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Wednesday, 05 November 2025
ध्यान दीजिए: टी. वी.
परिचय
**जब हम निर्माण और परीक्षण कार्यक्रमों का निर्माण करते हैं, तब पारंपरिक हँसी - ठट्ठा करनेवालों में से एक सबसे बड़ी चुनौतियाँ होती हैं ।**प्रत्येक निवेदन का पूर्ण रूप से बेतरतीब डाटा लौटाता है पिछले कॉल के साथ कोई सम्बन्ध नहीं.
GiHh यहाँ
sequenceDiagram
participant Client
participant MockAPI
participant LLM
Client->>MockAPI: GET /users/1
MockAPI->>LLM: Generate user data
LLM-->>MockAPI: {"id": 42, "name": "Alice"}
MockAPI-->>Client: User data
Client->>MockAPI: GET /orders?userId=42
MockAPI->>LLM: Generate order data
LLM-->>MockAPI: {"userId": 99, ...}
MockAPI-->>Client: Order data (userId mismatch!)
परियोजना के लिए, सभी सार्वजनिक डोमेन...
पारंपरिक नकली एपीआई्स प्रत्येक निवेदन के लिए स्वतंत्र डाटा बनाता है:
sequenceDiagram
participant Client
participant MockAPI
participant Context as Context Manager
participant LLM
Client->>MockAPI: GET /users/1?context=session-1
MockAPI->>Context: Get history for "session-1"
Context-->>MockAPI: (empty - first call)
MockAPI->>LLM: Generate user (no context)
LLM-->>MockAPI: {"id": 42, "name": "Alice"}
MockAPI->>Context: Store: GET /users/1 → {"id": 42, ...}
MockAPI-->>Client: User data
Client->>MockAPI: GET /orders?context=session-1
MockAPI->>Context: Get history for "session-1"
Context-->>MockAPI: Previous call: user with id=42, name=Alice
MockAPI->>LLM: Generate order (with context history)
LLM-->>MockAPI: {"userId": 42, "customerName": "Alice", ...}
MockAPI->>Context: Store: GET /orders → {"userId": 42, ...}
MockAPI-->>Client: Order data (consistent!)
समस्या को ध्यान में रखते हुए?
समाधान: कॉन्टेक्स्ट मेमोरी
graph TD
A[HTTP Request] --> B[ContextExtractor]
B --> C{Context Name?}
C -->|Yes| D[OpenApiContextManager]
C -->|No| E[Generate without context]
D --> F[Retrieve Context History]
F --> G[PromptBuilder]
E --> G
G --> H[LLM]
H --> I[Response]
I --> J{Context Name?}
J -->|Yes| K[Store in Context]
J -->|No| L[Return Response]
K --> L
**एपीआई संदर्भों के साथ, सक्रिय एपीआई से संबंधित निवेदनों के दौरान एक साझा संदर्भ बनाए रखता है:**अबLM पिछले उपयोक्ता कॉल को देखता है और आदेश बनाता है कि एक ही उपयोक्ता आईडी और नाम का संदर्भ देता है. **डाटा एक सह कहानी बनाता है.**यह कैसे कार्य करता है अ- धातुसंदर्भ तंत्र में तीन मुख्य अवयव हैं:
कॉन्टेक्स्ट निकालेंटरConcurrentDictionary:
public class OpenApiContextManager
{
private readonly ConcurrentDictionary<string, ApiContext> _contexts;
private const int MaxRecentCalls = 15;
private const int SummarizeThreshold = 20;
public void AddToContext(
string contextName,
string method,
string path,
string? requestBody,
string responseBody)
{
var context = _contexts.GetOrAdd(contextName, _ => new ApiContext
{
Name = contextName,
CreatedAt = DateTimeOffset.UtcNow,
RecentCalls = new List<RequestSummary>(),
SharedData = new Dictionary<string, string>(),
TotalCalls = 0
});
context.RecentCalls.Add(new RequestSummary
{
Timestamp = DateTimeOffset.UtcNow,
Method = method,
Path = path,
RequestBody = requestBody,
ResponseBody = responseBody
});
ExtractSharedData(context, responseBody);
if (context.RecentCalls.Count > MaxRecentCalls)
{
SummarizeOldCalls(context);
}
}
}
2
graph LR
A[20+ Calls] --> B[Keep 15 Most Recent]
A --> C[Summarize Older Calls]
B --> D[Full Request/Response]
C --> E[Summary: 'GET /users - called 5 times']
D --> F[Included in LLM Prompt]
E --> F
private void SummarizeOldCalls(ApiContext context)
{
var toSummarize = context.RecentCalls
.Take(context.RecentCalls.Count - MaxRecentCalls)
.ToList();
var summary = new StringBuilder();
summary.AppendLine($"Earlier calls ({toSummarize.Count}):");
var groupedByPath = toSummarize
.GroupBy(c => $"{c.Method} {c.Path.Split('?')[0]}");
foreach (var group in groupedByPath)
{
summary.AppendLine($" {group.Key} - called {group.Count()} time(s)");
}
context.ContextSummary = summary.ToString();
context.RecentCalls.RemoveRange(0, toSummarize.Count);
}
private void ExtractSharedData(ApiContext context, string responseBody)
{
using var doc = JsonDocument.Parse(responseBody);
var root = doc.RootElement;
if (root.ValueKind == JsonValueKind.Array && root.GetArrayLength() > 0)
{
var firstItem = root[0];
ExtractValueIfExists(context, firstItem, "id", "lastId");
ExtractValueIfExists(context, firstItem, "userId", "lastUserId");
ExtractValueIfExists(context, firstItem, "name", "lastName");
ExtractValueIfExists(context, firstItem, "email", "lastEmail");
}
else if (root.ValueKind == JsonValueKind.Object)
{
ExtractValueIfExists(context, root, "id", "lastId");
ExtractValueIfExists(context, root, "userId", "lastUserId");
ExtractValueIfExists(context, root, "name", "lastName");
// ... more common patterns
}
}
3
कॉन्टेक्स्ट भंडारण
थ्रेड सुरक्षित के प्रयोग से संदर्भों में भंडारित हैंएक्सपोजराइजेशन
GET /api/mock/users?context=my-session
GET /api/mock/users?api-context=my-session
संदर्भ को हमेशा - हमेशा के लिए बढ़ने से रोकने के लिए, तंत्र स्वचालित रूप से पुराने कॉलों का सार देता है जब 15:
GET /api/mock/users
X-Api-Context: my-session
साझा डाटा निकाला
POST /api/mock/orders
Content-Type: application/json
{
"context": "my-session",
"shape": {"orderId": 0, "userId": 0}
}
यह तंत्र को सर्वाधिक हाल ही के उपयोक्ता आईडी, अनुक्रम आईडी, आदि को ट्रैक करने देता है, उन्हें संदर्भ इतिहास में उपलब्ध कराने देता है.संदर्भों का उपयोग किया जा रहा हैसंदर्भ निर्दिष्ट करने के लिए तीन तरीके
GET /api/mock/users/123?context=session-1
GET /api/mock/stream/stock-prices?context=trading-session
Accept: text/event-stream
POST /graphql?context=my-app
Content-Type: application/json
{
"query": "{ users { id name } }"
}
{
"mostlylucid.mockllmapi": {
"HubContexts": [
{
"Name": "stock-ticker",
"Description": "Real-time stock prices",
"ApiContextName": "stocks-session",
"Shape": "{\"symbol\":\"string\",\"price\":0}"
}
]
}
}
3
### 1. Create user
POST /api/mock/users?context=checkout-flow
{
"shape": {
"userId": 0,
"name": "string",
"email": "string",
"address": {"street": "string", "city": "string"}
}
}
### Response: {"userId": 42, "name": "Alice", ...}
### 2. Create cart (will reference same user)
POST /api/mock/cart?context=checkout-flow
{
"shape": {
"cartId": 0,
"userId": 0,
"items": [{"productId": 0, "quantity": 0}]
}
}
### Response: {"cartId": 123, "userId": 42, ...}
### 3. Create order (consistent user and cart)
POST /api/mock/orders?context=checkout-flow
{
"shape": {
"orderId": 0,
"userId": 0,
"cartId": 0,
"total": 0
}
}
### Response: {"orderId": 789, "userId": 42, "cartId": 123, ...}
समर्थित अंतपाइंट क़िस्म
### First call - establishes baseline
GET /api/mock/stocks?context=market-data
&shape={"symbol":"string","price":0,"volume":0}
### Response: {"symbol": "ACME", "price": 145.50, "volume": 10000}
### Second call - price changes realistically
GET /api/mock/stocks?context=market-data
&shape={"symbol":"string","price":0,"volume":0}
### Response: {"symbol": "ACME", "price": 146.20, "volume": 12000}
### Notice: Same symbol, price increased by $0.70 (realistic)
### Third call - continues the trend
GET /api/mock/stocks?context=market-data
&shape={"symbol":"string","price":0,"volume":0}
### Response: {"symbol": "ACME", "price": 145.80, "volume": 11500}
### Notice: Price fluctuates but stays in realistic range
आस - पास की आयतें
अंत- बिन्दु क़िस्म:
### Start game
POST /api/mock/game/start?context=game-session-123
{
"shape": {
"playerId": 0,
"level": 0,
"health": 0,
"score": 0,
"inventory": []
}
}
### Response: {"playerId": 42, "level": 1, "health": 100, "score": 0}
### Complete quest
POST /api/mock/game/quest?context=game-session-123
{
"shape": {
"playerId": 0,
"level": 0,
"score": 0,
"reward": {"item": "string", "value": 0}
}
}
### Response: {"playerId": 42, "level": 2, "score": 500,
### "reward": {"item": "Sword", "value": 100}}
### Notice: Same player, level increased, score increased
### Get stats
GET /api/mock/game/player?context=game-session-123
&shape={"playerId":0,"level":0,"health":0,"score":0}
### Response: {"playerId": 42, "level": 2, "health": 100, "score": 500}
### Notice: Consistent with quest completion
GET /api/openapi/contexts
### Response:
{
"contexts": [
{
"name": "session-1",
"totalCalls": 5,
"recentCallCount": 5,
"sharedDataCount": 3,
"createdAt": "2025-01-15T10:00:00Z",
"lastUsedAt": "2025-01-15T10:05:00Z",
"hasSummary": false
}
],
"count": 1
}
GET /api/openapi/contexts/session-1
### Response shows full context including:
### - All recent calls with timestamps
### - Extracted shared data (IDs, names, emails)
### - Summary of older calls (if any)
DELETE /api/openapi/contexts/session-1
DELETE /api/openapi/contexts
केस 2: स्टॉकस का सिमुलेशन इस्तेमाल करें
public async Task<string> HandleRequestAsync(
string method,
string fullPathWithQuery,
string? body,
HttpRequest request,
HttpContext context,
CancellationToken cancellationToken = default)
{
// 1. Extract context name from request
var contextName = _contextExtractor.ExtractContextName(request, body);
// 2. Get context history if context specified
var contextHistory = !string.IsNullOrWhiteSpace(contextName)
? _contextManager.GetContextForPrompt(contextName)
: null;
// 3. Build prompt with context history
var prompt = _promptBuilder.BuildPrompt(
method, fullPathWithQuery, body, shapeInfo,
streaming: false, contextHistory: contextHistory);
// 4. Get response from LLM
var response = await _llmClient.GetCompletionAsync(prompt, cancellationToken);
// 5. Store in context if context name provided
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(contextName))
{
_contextManager.AddToContext(
contextName, method, fullPathWithQuery, body, response);
}
return response;
}
बिना किसी संदर्भ के, प्रत्येक कॉल एक पूरी तरह से बेतरतीब प्रतीक और मूल्य वापस आएगा ।
TASK: Generate a varied mock API response.
RULES: Output ONLY valid JSON. No markdown, no comments.
API Context: session-1
Total calls in session: 3
Shared data to maintain consistency:
lastId: 42
lastName: Alice
lastEmail: [email protected]
Recent API calls:
[10:00:05] GET /users/42
Response: {"id": 42, "name": "Alice", "email": "[email protected]"}
[10:00:12] GET /orders?userId=42
Response: {"orderId": 123, "userId": 42, "items": [...]}
Generate a response that maintains consistency with the above context.
Method: POST
Path: /shipping/123
Body: {"orderId": 123}
आस - पास की आयतों से पता चलता है कि सी.
Bad: ?context=test1
Good: ?context=user-checkout-flow-jan15
सभी संदर्भों की सूची दें
### After completing your test scenario
DELETE /api/openapi/contexts/user-checkout-flow-jan15
विशिष्ट संदर्भ साफ करें
GET /api/mock/users?context=demo-session
GET /api/mock/orders?context=demo-session
GET /api/mock/shipping?context=demo-session
कार्यान्वयन विवरण
GET /api/openapi/contexts/demo-session
हैंडलर निवेदन में संयोजन
QLM संकेतों में संदर्भ
### Load spec with context
POST /api/openapi/specs
{
"name": "petstore",
"source": "https://petstore3.swagger.io/api/v3/openapi.json",
"basePath": "/petstore",
"contextName": "petstore-session"
}
### All petstore endpoints will share the same context
बढ़िया अभ्यास
जब समाप्त हो जाए तो कॉन्टेक्स्ट साफ करेंसंदर्भों को मेमोरी में स्थिर रखता है जब तक कि साफ- सफाई या सर्वर फिर आरंभ नहीं कर देता है:
OpenApiContextManagerसंबंधित अंत बिन्दुओं के बीच संदर्भ साझा करेंConcurrentDictionaryसभी संबंधित कॉल के लिए उसी संदर्भ नाम का उपयोग करें:
कॉन्टेक्स्ट आकार मॉनीटर करें
साझा डाटा (कम शब्दकोश) निकालें (n)
विशिष्ट मेमोरी प्रति संदर्भ
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