Simple Science

最先端の科学をわかりやすく解説

# コンピューターサイエンス# ソフトウェア工学

RESTful APIドキュメントとテストの簡素化

RESTSpecITは、RESTful APIを効果的に文書化してテストするプロセスを自動化するよ。

― 1 分で読む


RESTSpecIT:RESTSpecIT:APIドキュメントの簡素化の自動化ツール。効率的なAPIドキュメントとテストのため
目次

RESTful API(アプリケーションプログラミングインターフェース)は、ウェブサービスがコミュニケーションするのに人気のある方法だよ。異なるソフトウェアシステムがインターネット経由でおしゃべりできるんだ。これらのサービスをうまく使うには、開発者やユーザーがAPIの動作や期待されるデータ、テスト方法を明確に説明するドキュメントが必要だね。OpenAPI Specification(OAS)は、これらのAPIを文書化するための標準フォーマットなんだけど、手動でこのドキュメントを作成するのは時間がかかるし、ミスが起こりやすいから、情報が不完全だったり不明瞭になったりすることがあるんだ。

RESTful API ドキュメントの課題

RESTful API のクリアなドキュメントを作るのは簡単じゃないよ。時間がかかりすぎて、エラーが出ることもあるからね。開発者がドキュメントを書くのを完全にスキップしちゃうこともあって、そうなると情報が欠けたり質が悪くなったりするんだ。そうすると、他の開発者やユーザーがAPIの使い方を理解するのが難しくなる。多くのテストツールもこのドキュメントがないとちゃんと動かないから、ドキュメントに問題があればテストの質も下がるよ。

大規模言語モデルの役割

最近、大規模言語モデル(LLM)、例えばChatGPTを使って、さまざまなタスクを自動化しようという興味が高まってる。これらのモデルは膨大なテキストデータで訓練されていて、人間のような応答を生成できるんだ。だから、APIのドキュメントを自動で作成したり、テストを手助けしたりするのに役立つと考えられているんだ。

RESTSpecIT の紹介

RESTSpecITは、LLMを使ってRESTful APIの文書化とテストを簡単にする新しいツールだよ。ユーザーからの入力は最小限で、APIの名前とモデルキーだけでオッケー。この情報をもとに、RESTSpecITはHTTPリクエストを生成してAPIとやり取りし、レスポンスを分析してOpenAPI仕様を作成するんだ。これによって、ユーザーはAPIについての広範な知識がなくても正確な結果を得られるんだ。

RESTSpecIT の動作

RESTSpecITの主な目標は、RESTful APIの文書化とテストのプロセスを自動化すること。HTTPリクエストを生成したり変更したりする一連のステップを通じて実現するんだ。ユーザーがAPIの名前とモデルキーを提供すると、RESTSpecITはまず空のOpenAPI仕様を作成するよ。

基本情報の収集

最初に、RESTSpecITはAPIに関する基本的な情報を集める。LLMのプロンプトを使って、APIの説明やサービス利用規約、連絡先情報に必要なURLを取得するんだ。ツールは、有効なURLだけが仕様に追加されるように確認するよ。

無効リクエストの処理

APIは無効リクエストを受け取ると異なる反応をすることがある。APIがそんな場合にどう対応するかを理解するために、RESTSpecITはわざと不正なリクエストを送るんだ。そして、そのレスポンスは記録されて、APIの仕様を改善するために使われるよ。

シードリクエストの作成

次に、RESTSpecITはLLMにAPIの有効なHTTPリクエストの例を提供するように促す。もしこのリクエストが有効なら、それが「シード」と呼ばれるリクエストのリストに追加される。無効だったら、RESTSpecITは有効なリクエストを何度も試みるんだ。

変異リクエストの生成

有効なリクエストが集まったら、RESTSpecITはこれらのシードをランダムに選んで「変異リクエスト」を作成する。リクエストの異なる部分を変更して、さまざまなパスやパラメータをテストするんだ。モデルにリクエストの部分を置き換えるための値を提案してもらって、新しいリクエストをAPIに送るよ。

リクエストの検証

RESTSpecITが変異リクエストを送信する時、APIのレスポンスを確認する。成功したリクエストは、成功した2xxステータスコードだけじゃなく、レスポンスの内容や期待されるフォーマットにマッチするかどうかでも判断される。この詳細なチェックでAPIの挙動の質と正確さが確認できるんだ。

発見の文書化

もし変異リクエストが有効と判断されれば、RESTSpecITはそれをシードリストに追加して、OpenAPI仕様のために個々のルートやパラメータに分解する。仕様に存在するルートをチェックして、新しい発見を追加して、ドキュメントが最新で正確なものになるようにするよ。

RESTSpecIT の利点

RESTSpecITは開発者やテスターにとってさまざまな利点を提供する。文書化プロセスを自動化することで、時間を節約し、エラーの可能性を減らせるんだ。また、文書化されていないルートやパラメータを発見することもできるから、APIのドキュメントの全体的な質が向上するんだ。

RESTSpecIT の効果

いくつかのテストで、RESTSpecITはOpenAPI仕様を効果的に生成し、ルートやパラメータの発見に高い成功率を達成しているよ。GETルートの平均発見率は85.05%、クエリパラメータは81.05%で、包括的なAPIドキュメントを提供する能力を示しているんだ。

文書化されていないデータの発見

既存のドキュメントから仕様を生成するだけじゃなく、RESTSpecITは文書化されていないAPIの機能も発見するんだ。評価中に、ツールはさまざまなAPIの未知のルートやパラメータをいくつか特定して、これらのサービスに関する全体的な知識を広げたよ。

RESTSpecIT の効率性

RESTSpecITは効果的であるだけでなく、効率的でもある。平均して、APIごとに約11分で仕事を終えながら、レート制限に従った適度な数のリクエストを送信するんだ。この効率性は、過度な遅延なしでAPIを文書化し、テストする必要がある開発者にとって実用的な解決策だよ。

テストツールとしてのRESTSpecIT

文書化の役割を超えて、RESTSpecITはテストツールとしても機能する。変異リクエストを送信することで、APIからさまざまなレスポンス、サーバーエラーを引き起こすことができるんだ。評価中に、RESTSpecITはいくつかのAPIで実際のサーバーエラーを発見し、開発者にデバッグや改善のための重要なフィードバックを提供したよ。

クエリパラメータ値推測

RESTSpecITはAPI構造を生成するだけでなく、クエリパラメータの有効な値を推測することもできるよ。この能力により、開発者は有意義なリクエストを送信することができ、より有効なレスポンスを得る可能性が高くなるんだ。

制限と課題

強みがある一方で、RESTSpecITにも制限はある。時々、無効なパラメータを見つけたり、意図した通りに機能しないクエリ値を提案したりすることがあるよ。これは、RESTful APIの実装の柔軟性など、さまざまな要因によるものだね。ツールは言語モデルに埋め込まれた知識の質や範囲に大きく依存しているから、モデルの訓練後に登場した新しいAPIに対しては潜在的な課題があるんだ。

今後の方向性

今後、RESTSpecITが進化する方法はいくつかあるね。クエリパラメータの分析能力を向上させれば、無効な提案を減らすことができるかもしれないし、GET以外の他のHTTPメソッドに対するサポートを拡大すれば、ツールがさらに多用途になるだろう。

結論

RESTSpecITは、RESTful APIの文書化とテストプロセスを自動化する有望な新ツールだよ。大規模言語モデルを活用して、ユーザーの入力要件を最小限にしながら、効果的で効率的な文書化とテストの能力を提供しているんだ。この分野が進化する中で、RESTSpecITは開発者や組織にとってAPIの質と使いやすさを確保する上で重要な役割を果たし続けるかもしれないね。

オリジナルソース

タイトル: You Can REST Now: Automated Specification Inference and Black-Box Testing of RESTful APIs with Large Language Models

概要: RESTful APIs are popular web services, requiring documentation to ease their comprehension, reusability and testing practices. The OpenAPI Specification (OAS) is a widely adopted and machine-readable format used to document such APIs. However, manually documenting RESTful APIs is a time-consuming and error-prone task, resulting in unavailable, incomplete, or imprecise documentation. As RESTful API testing tools require an OpenAPI specification as input, insufficient or informal documentation hampers testing quality. Recently, Large Language Models (LLMs) have demonstrated exceptional abilities to automate tasks based on their colossal training data. Accordingly, such capabilities could be utilized to assist the documentation and testing process of RESTful APIs. In this paper, we present RESTSpecIT, the first automated RESTful API specification inference and black-box testing approach leveraging LLMs. The approach requires minimal user input compared to state-of-the-art RESTful API inference and testing tools; Given an API name and an LLM key, HTTP requests are generated and mutated with data returned by the LLM. By sending the requests to the API endpoint, HTTP responses can be analyzed for inference and testing purposes. RESTSpecIT utilizes an in-context prompt masking strategy, requiring no model fine-tuning. Our evaluation demonstrates that RESTSpecIT is capable of: (1) inferring specifications with 85.05% of GET routes and 81.05% of query parameters found on average, (2) discovering undocumented and valid routes and parameters, and (3) uncovering server errors in RESTful APIs. Inferred specifications can also be used as testing tool inputs.

著者: Alix Decrop, Gilles Perrouin, Mike Papadakis, Xavier Devroey, Pierre-Yves Schobbens

最終更新: 2024-02-07 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2402.05102

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2402.05102

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

著者たちからもっと読む

類似の記事