API پردازش زبان طبیعی چیست و چه کاربرد‌هایی دارد؟

API پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing API یا واسط برنامه‌نویسی NLP)، ابزاری قدرتمند برای توسعه‌دهندگان و شرکت‌ها است که امکان تجزیه‌وتحلیل، فهم، و دستکاری محتوای متنی را به‌صورت سرویس فراهم می‌کند. این APIها روی زیرساخت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیاده‌سازی شده‌اند و قابلیت فهم واقعی زبان انسان را به نرم‌افزار شما اضافه می‌کنند.

API هوش مصنوعی

تعریف فنی و معماری

در معماری نرم‌افزاری مدرن، یک API پردازش زبان طبیعی به‌عنوان یک واسط برنامه‌نویسی (API) تحت وب (معمولاً مبتنی بر REST یا گاهی GraphQL)، درخواست متنی را دریافت می‌کند و با تحلیل پیشرفته، ساختار معنایی یا اطلاعات کلیدی را در قالب داده‌هایی مثل JSON یا XML باز می‌گرداند.

کارکردهای کلیدی و نقاط قوت NLP API

• تشخیص موجودیت‌ها (Entity Recognition): شناسایی نام افراد، مکان‌ها، سازمان‌ها و موارد مهم در متن.
• تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): بررسی مثبت، منفی یا خنثی بودن متن.
• طبقه‌بندی متن (Text Classification): دسته‌بندی نظرات، کامنت‌ها و محتوای کاربران.
• تشخیص زبان (Language Detection): تشخیص خودکار زبان متن ورودی.
• خلاصه‌سازی متن (Summarization): تولید خلاصه مفید و قوی از محتوای طولانی.
• ترجمه ماشینی (Translation): تبدیل دقیق متن از یک زبان به زبان دیگر در کسری از ثانیه.
• تشخیص هدف کاربر (Intent Detection): استخراج هدف یا نیت کاربر از جمله یا فرمان.
• استخراج کلمات کلیدی و موضوعات (Keyword/Topic Extraction): مناسب برای سیستم‌های جست‌وجو و پیشنهاد.

نمونه جدول رایج وظایف و Endpoints

چه مسائلی را می‌توان با API پردازش زبان طبیعی حل کرد؟

• یکپارچه‌سازی در چت‌بات و دستیارهای صوتی: اضافه‌کردن قابلیت گفتگو و درک جملات به ربات‌ها
• سیستم پاسخ خودکار: دسته‌بندی و پاسخ سریع به پیام‌‌ها، ایمیل‌ها و تیکت‌های مشتری
• فیلتر و مدیریت محتوای کاربری: تشخیص محتوای توهین‌آمیز، اسپم یا داده‌های حساس
• تحلیل و پایش شبکه‌های اجتماعی: شناسایی حس کاربران یا موضوعات پُرتکرار
• پشت‌صحنه جستجو هوشمند و توصیه‌گر محتوا
• خلاصه‌سازی گزارش‌ها یا مکالمات طولانی
• توسعه ابزارهای چندزبانه: ترجمه و تشخیص زبان اتوماتیک

نمونه کد درخواست به API پردازش زبان طبیعی (REST)

import requests
api_url = "https://api.example.com/v1/sentiment"
payload = {"text": "امروز خیلی خوشحالم!"}
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
r = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers)
print(r.json())  # {'sentiment': 'positive'}

کاربرد API هوش مصنوعی NLP در صنایع مختلف

• پزشکی: تحلیل سوابق پزشکی متنی، استخراج علائم
• فین‌تک: دسته‌بندی درخواست‌ها و مستندات قوانین مالی
• فروشگاه آنلاین: توصیه‌گر محصول و تحلیل نظرات مشتریان
• حقوق و قراردادها: خلاصه‌سازی و استخراج اطلاعات اسناد حقوقی
• بیمه و سرویس‌دهی: پاسخ خودکار به سؤالات و درخواست‌های بیمه‌ای

اگر به‌دنبال آموزش جامع اتصال به API هوش مصنوعی هستید، راهنمای اتصال به ای پی آی‌های هوش مصنوعی پایتون را از دست ندهید. همچنین با مروری بر API هوش مصنوعی چیست می‌توانید با معماری و ویژگی‌های تخصصی این حوزه بیشتر آشنا شوید.

مقایسه برترین Natural Language Processing APIs مناسب توسعه‌ دهندگان

💻 مثال کد Google Cloud NLP (تحلیل احساسات)

💻 مثال کد HuggingFace API (Summarization)

💻 مثال کد Azure Text Analytics (تشخیص زبان)

⚡ ساختار نمونه درخواست به Google Cloud NLP (POST)

پاسخ: { "documentSentiment": {"magnitude": 0.9, "score": 0.7}, "language": "fa" }

📡 اطلاعات API

• Google: مستندات Google Cloud NLP
• IBM: مستندات Watson NLU
• Azure: مستندات Azure
• Amazon: Docs
• HuggingFace: مستندات API
• Cohere: مستندات Cohere
• DeepAI: مستندات DeepAI

راهنمای انتخاب API پردازش متن بر اساس نیازهای پروژه

انتخاب صحیح API پردازش زبان طبیعی (NLP API) یکی از عوامل کلیدی موفقیت در توسعه نرم‌افزارهای مدرن مبتنی بر زبان است. هر پروژه نرم‌افزاری خواسته‌ها و چالش‌های خاص خود را دارد و بدون یک انتخاب حساب‌شده ممکن است پروژه با مشکلاتی مثل کمبود امکانات، ناسازگاری فنی یا هزینه غیرمنتظره روبرو شود. در این بخش، اصول، چک‌لیست و یک جدول تطبیقی ارائه می‌شود تا بهترین API متناسب با نیازهای عملیاتی و توسعه‌ای خود را بیابید.

جدول تطبیق نیاز پروژه با ویژگی API — انتخاب هوشمندانه

چک‌لیست مرحله‌به‌مرحله انتخاب API پردازش متن

• گام ۱: تعریف دقیق نیازمندی‌های پروژه (زبان مبدا، نوع تحلیل، حجم داده، امنیت)
• گام ۲: لیست کردن مهم‌ترین قابلیت‌ها و امکانات موردنیاز از API
• گام ۳: بررسی محدودیت‌های نرخ مصرف (Rate Limit) و پلن‌های هزینه‌ای، نیاز به پلن رایگان
• گام ۴: اعتبارسنجی کیفیت مستندات فنی و مثال‌های API
• گام ۵: تست صحت خروجی API روی دیتای نمونه (ببینید این راهنمای تست API)
• گام ۶: بررسی امکان دسترسی پایدار با تحریم‌شکن و گزینه‌های جایگزین در صورت محدودیت

روش‌های ارزیابی و مقایسه

• ارزیابی فنی: خروجی API را با داده‌های واقعی پروژه خود بسنجید — چه دقتی دارد؟ آیا پارامترهای کلیدی قابل تنظیم است؟
• سازگاری توسعه: آیا نمونه کد رسمی برای زبان برنامه‌نویسی شما ارائه می‌دهد؟ آیا RESTful است یا نیاز به تنظیمات خاص دارد؟
• مقیاس‌پذیری: آیا امکان افزایش حجم درخواست، بدون افت عملکرد یا هزینه غیرمنتظره هست؟
• پشتیبانی و مستندسازی: وجود و کیفیت راهنما و پشتیبانی فنی (آیا مشکل تحریم یا زبان وجود دارد؟)

نمونه کد ارزیابی سریع یک NLP API

import requests
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {"text": "این یک تست است. فوق‌العاده!"}
response = requests.post(
    "https://api.example.com/v1/sentiment",
    json=data,
    headers=headers
)
print(response.json())
خروجی نوع response و ساختار JSON را بررسی کنید
      

بهترین اقدامات (Best Practices) + اشتباهات رایج در انتخاب API

1. قبل از انتخاب نهایی، حتماً API را با داده و زبان پروژه خود در محیط تست ارزیابی کنید.
2. تنها به نام برند/شرکت یا تبلیغات اکتفا نکنید؛ مستندسازی و پشتیبانی را بسنجید.
3. به محدودیت‌های مصرف رایگان و هزینه‌های پنهان (Overage) دقت کنید.
4. پشتیبانی زبان، پهنای باند، سازگاری RESTful و استاندارد بودن ورودی/خروجی (JSON/XML) را تطبیق دهید.
5. اگر امنیت داده اهمیت دارد، الزاماً سیاست‌های حفظ حریم خصوصی و رمزگذاری را مطالعه کنید (بررسی امنیت API).

استفاده از جدول، چک‌لیست و کد تست ارائه‌شده، به شما کمک می‌کند مناسب‌ترین API پردازش متن را متناسب با زیرساخت، نیاز و بودجه خودتان انتخاب کنید. اگر می‌خواهید به مقایسه دقیق‌تر APIها یا جزئیات نحوه اتصال بپردازید، ادامه مقاله را دنبال کنید!

• پیشنهاد: آشنایی با محبوب‌ترین APIهای هوش مصنوعی
• همچنین ببینید: آموزش تست و ارزیابی کیفیت APIهای NLP

نمونه کد پیاده‌سازی و استفاده از NLP API در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف

یکی از مهم‌ترین مزایای APIهای پردازش زبان طبیعی (NLP) برای توسعه‌دهندگان، وجود کدهای نمونه و راهنمای عملی برای ارتباط و ادغام سریع در پروژه با زبان‌های مختلف است. داشتن نمونه کد آماده، سرعت توسعه را افزایش می‌دهد و اشتباهات رایج را کاهش می‌دهد—چه برای تست ابتدایی یک مدل NLP و چه در سناریوهای حرفه‌ای.

جدول پیش‌نیازها برای راه‌اندازی سریع (همه زبان‌ها)

نمونه کد: اتصال به NLP API با Python (requests)

pip install requests

import requests
import os
API_KEY = os.getenv("NLP_API_KEY")  # همیشه کلید را در متغیر محیطی ذخیره کنید!
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
payload = {"text": "امروز روز فوق‌العاده‌ای بود!"}
resp = requests.post("https://api.example.com/v1/sentiment", json=payload, headers=headers)
if resp.status_code == 200:
    print(resp.json())  # {'sentiment': 'positive'}
else:
    print("خطا:", resp.status_code, resp.text)
    

نمونه کد فراخوانی NLP API در Node.js (axios)

npm install axios dotenv
و در فایل .env مقدار
NLP_API_KEY=your_api_key
    

require("dotenv").config();
const axios = require("axios");
const apiKey = process.env.NLP_API_KEY;
const text = "این سرویس بسیار مفید است.";
axios.post(
  "https://api.example.com/v1/sentiment",
  { text },
  { headers: { Authorization: `Bearer ${apiKey}` } }
).then((res) => {
  console.log(res.data); // مثال: { sentiment: "positive" }
}).catch((e) => {
  console.error("خطا:", e.response?.status, e.response?.data);
});
    

استفاده از NLP API در Java (HttpURLConnection)

import java.net.http.*;
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpRequest.BodyPublishers;
public class NlpApiJava {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String apiKey = System.getenv("NLP_API_KEY");
        String payload = "{\"text\": \"نمونه متن برای تست\"}";
        HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
            .uri(URI.create("https://api.example.com/v1/sentiment"))
            .POST(BodyPublishers.ofString(payload))
            .header("Authorization", "Bearer " + apiKey)
            .header("Content-Type", "application/json")
            .build();
        HttpClient httpClient = HttpClient.newHttpClient();
        HttpResponse response = httpClient.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
        System.out.println(response.body());
    }
}
    

کد نمونه برای زبان‌های دیگر (Go — php — C#)

جدول مقایسه ساختار فراخوانی API در زبان‌های مختلف

آزمایش کنید! کدهای بالا را مستقیماً در محیط پروژه یا ویرایشگر کد خود اجرا کنید و خروجی را ببینید. اگر پرسش یا خطایی دارید یا تجربه خاصی از ادغام با APIها داشتید، در بخش نظرات به اشتراک بگذارید تا به توسعه‌دهندگان ایرانی کمک کنید.

تحلیل ساختار RESTful در APIهای پردازش زبان طبیعی

معماری RESTful API امروزه استاندارد اصلی پیاده‌سازی واسط برنامه‌نویسی در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) است. REST (مخفف Representational State Transfer) با استفاده از استانداردهای HTTP تعامل ساده و ساخت‌یافته را بین سرویس‌دهنده API و اپلیکیشن مشتری فراهم می‌کند. ساختار RESTful برای APIهای NLP به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تحلیل متن، کشف موجودیت‌ها، خلاصه‌سازی و ترجمه را به‌شکل مقیاس‌پذیر و قابل ترکیب با هر پلتفرمی انجام دهند.

• Stateless: هر درخواست مستقل از دیگری اجرا می‌شود و تمام اطلاعات مورد نیاز را درون خود دارد.
• مصادر URI: هر عملیات (تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی و ...) یک Endpoint یکتا دارد – نمونه: /v1/sentiment
• روش‌های HTTP: اغلب POST (برای ارسال متن جهت تحلیل)، گاهی GET (نمایش اطلاعات status/usage)، PUT یا DELETE برای مقاصد مدیریتی
• احراز هویت و هدرها: با کلید API یا Bearer Token و استفاده از Headerهای استاندارد مثل Content-Type: application/json
• فرمت خروجی: معمولاً JSON برای سهولت ماشین‌خوانی و توسعه cross-platform

جدول نمونه وظایف و Endpointهای رایج RESTful در NLP APIها

نمونه مستندات RESTful: تعریف Endpoint و درخواست/پاسخ

POST /v1/sentiment
Headers:
  Content-Type: application/json
  Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Body:
  {
    "text": "امروز از سرویس شما بسیار راضی بودم!"
  }
Response (200):
  {
    "sentiment": "positive",
    "confidence": 0.93
  }
    

مثال کد ارسال درخواست و دریافت پاسخ JSON از RESTful NLP API

curl -X POST "https://api.example.com/v1/entities" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{"text": "تهران و گوگل از مهم‌ترین موجودیت‌های این متن هستند."}'
خروجی
{"entities": ["تهران", "گوگل"]}
    

راهنمای ساخت درخواست RESTful استاندارد به APIهای NLP

• endpoint API دقیق و کاملاً مستندسازی شده را انتخاب کنید (مثلاً /v1/sentiment)
• کلیه درخواست‌ها را با Header Content-Type: application/json ارسال کنید
• برای امنیت، هدر Authorization همراه با API Key یا Bearer Token را قرار دهید
• متن ورودی و سایر پارامترها را در Body با فرمت JSON ارسال نمائید
• تفسیر پاسخ بر اساس status code (۲۰۰ موفق، ۴۰۱ نامعتبر، ۴۲۹ محدودیت نرخ و ...)

Best Practices در استفاده بهینه از RESTful NLP API

محدودیت‌ها و نکات معماری REST در APIهای NLP

• در پردازش پیام‌های بسیار بزرگ (مثل کتاب یا گزارش کامل) معمولاً نیاز به chunking یا آپلود فایل بزرگ وجود دارد
• RESTful مناسب تقاضای همزمان بالا اما نه Real-time زیر ۵۰ میلی‌ثانیه؛ برای این موارد شاید gRPC یا WebSocket گزینه‌ای بهتر باشد
• State را همیشه سمت کلاینت کنترل کنید؛ هیچ session طولانی سمت سرور نداریم
• تمام خروجی‌ها را به‌صورت ماشین‌خوان (JSON یا XML) دریافت و تفسیر کنید

معماری RESTful در APIهای NLP دوام، مقیاس‌پذیری، و راحتی پیاده‌سازی را برای توسعه‌دهندگان مدرن فراهم می‌کند. برای آشنایی بیشتر با جزئیات فنی APIها و تفاوت الگوهای REST/GraphQL در AI، مقاله تفاوت API REST و GraphQL در AI را نیز مطالعه کنید.

بررسی پلن‌های قیمت‌گذاری و گزینه‌های رایگان Natural Language Processing API

جدول مقایسه قیمت و پلن رایگان برترین NLP APIs

چه زمانی باید به پلن پولی مهاجرت کرد؟

1. هنگامی که مصرف هفتگی/ماهانه بیش از سهمیه پلن رایگان می‌شود.
2. برای بارگزاری real-time، وب‌سرویس‌های محصولی، پروژه‌های تجاری یا امنیت داده حساس
3. نیاز به دسترسی به featureهای پیشرفته یا مدل‌های LLM خاص
4. دریافت SLA، uptime بالا و پشتیبانی سریع و ترجیحاً قرارداد سازمانی

OpenAI Usage API

برای مشاهده میزان مصرف و باقی‌مانده اعتبار خود از endpoint زیر استفاده کنید:

API هوش مصنوعی

import openai
openai.api_key = "YOUR_OPENAI_KEY"
usage = openai.Billing.get_usage(
    start_date="2024-01-01", end_date="2024-01-31"
)
print(usage)
مقدار credit مصرف‌شده و باقی‌مانده را دریافت می‌کنید
  

Google Cloud Quota Check (REST API)

import google.auth
from googleapiclient.discovery import build
credentials, _ = google.auth.default()
service = build("serviceusage", "v1", credentials=credentials)
project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
quota = service.services().list(parent=f"projects/{project_id}").execute()
print(quota)
خلاصه سهمیه و وضعیت رایگان/پولی
  

محاسبه هزینه برای ۱۰۰,۰۰۰ درخواست (OpenAI و AWS):

# OpenAI مثال (مدل text-davinci-003: حدود ۰.۰۲ دلار به ازای هر ۱۰۰۰ توکن)
openai_unit_price = 0.02 / 1000  # هر توکن (هر درخواست ~50 توکن)
total_requests = 100_000
avg_tokens_per_req = 50
total_tokens = total_requests * avg_tokens_per_req
estimated_cost_openai = total_tokens * openai_unit_price
AWS Comprehend (هر 1000 کاراکتر ~ 0.0001$ – فرض avg 100 کاراکتر در هر درخواست)
avg_chars_per_req = 100
total_chars = total_requests * avg_chars_per_req
aws_unit_price = 0.0001 / 1000  # هر کاراکتر
estimated_cost_aws = total_chars * aws_unit_price
print("OpenAI ماهانه (نرخ تقریبی): $", round(estimated_cost_openai,2))
print("AWS ماهانه:", round(estimated_cost_aws,2), "$")
  

⚠️ نکات مهم و هزینه‌های پنهان

• برخی APIها پس از عبور از سهمیه رایگان به‌طور خودکار هزینه اضافی را محاسبه می‌کنند—حتماً بودجه خود را تعیین و مانیتور کنید.
• مصرف شبکه (Data Egress)، مالیات و هزینه‌های تحریم‌شکن (مثلاً داشتن سرور خارج از کشور یا خرید اکانت بین‌المللی) در کل هزینه نهایی تأثیرگذار است.
• احراز هویت API Key و Payment در اکثر سرویس‌های حرفه‌ای همواره نیاز است و دریافت رایگان بدون مدارک بانکی دشوار خواهد بود.
• در بخش‌هایی از ایران برخی پلن‌های رایگان صرفاً با تحریم‌شکن نمایش داده می‌شوند.

موارد استفاده کاربردی API‌های NLP در توسعه اپلیکیشن‌های واقعی

واسط‌های برنامه‌نویسی پردازش زبان طبیعی (NLP API) با فراهم‌کردن قابلیت‌های آماده و قابل ادغام، نقش حیاتی در توسعه سریع‌تر و نوآورانه‌تر اپلیکیشن‌های امروزی دارند. امکان اتصال سریع به مدل‌های هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا پیچیده‌ترین تحلیل‌ها و تعاملات متنی، صوتی و معنایی را بدون نیاز به ساخت مدل‌های خود، در محصولات یا سرویس‌های خود پیاده کنند.

از چت‌بات‌های هوشمند، تحلیل نظرات کاربران، ترجمه ماشینی تا تولید خلاصه متون و غربال محتوای ناخواسته، APIهای NLP بلافاصله به اپ‌ها ارزش عملی می‌دهند. این زیرساخت‌ها با کمترین نیاز به منابع انسانی و هزینه توسعه مدل، حداکثر پایداری و مقیاس‌پذیری را در اختیار تیم توسعه قرار می‌دهند.

۱۰ مورد استفاده رایج APIهای پردازش زبان طبیعی در نرم‌افزارهای واقعی

• ۱. چت‌بات و دستیار مجازی هوشمند
• ۲. تحلیل احساسات کاربران (Sentiment Analysis)
• ۳. دسته‌بندی خودکار اسناد و ایمیل‌ها
• ۴. فیلترینگ و شناسایی محتوای نامناسب
• ۵. استخراج موجودیت‌ها و اطلاعات کلیدی (NER)
• ۶. خلاصه‌سازی متون و اسناد طولانی
• ۷. ترجمه ماشینی چندزبانه (Machine Translation)
• ۸. تشخیص زبان پیام یا سند (Language Detection)
• ۹. جستجوی هوشمند معنایی در متن
• ۱۰. تحلیل گفتار و تبدیل صوت به متن (Speech-to-Text)

نمونه‌های سناریو و جزئیات فنی پیاده‌سازی با API

راهنمای پیاده‌سازی عملی: نمونه کد ادغام تشخیص موجودیت

import requests
api_url = 'https://api.example.com/v1/text/entities'
headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}
payload = {"text": "نام من علیرضاست، شماره من ۰۹۱۲۱۲۳۴۵۶۷"}
res = requests.post(api_url, headers=headers, json=payload)
print(res.json())
نتیجه احتمالی: {'entities': [{'type': 'PERSON', 'text': 'علیرضا'}, {'type': 'PHONE', 'text': '۰۹۱۲۱۲۳۴۵۶۷'}]}
    

const axios = require('axios');
axios.post('https://api.example.com/v1/text/summarize', 
    { text: 'این پیام خیلی طولانی است و دوست دارم خلاصه‌ای از آن دریافت کنم...' }, 
    { headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' } }
).then(res => {
    console.log(res.data.summary);
}).catch(err => {
    console.error('API Error:', err.response.data);
});
    

نمونه مستندات اندپوینت API (Doc Snippet)

POST /v1/text/sentiment
Headers:
  Authorization: Bearer [API_KEY]
Body:
  {
    "text": "این سرویس عالی است!"
  }
Response (HTTP 200):
  {
    "sentiment": "positive",
    "confidence": 0.98
  }
  

جدول تطبیق ویژگی API با نیاز اپلیکیشن

معماری ساده ادغام NLP API در بک‌اند اپلیکیشن

برترین مزایای استفاده از NLP API در اپلیکیشن‌سازی

• افزایش سرعت توسعه و کاهش هزینه تحقیق و پیاده‌سازی مدل
• پایداری، امنیت و مقیاس‌پذیری بالا (مناسب استارتاپ و سازمانی)
• دسترسی به جدیدترین مدل‌ها و پیشرفت‌های AI فقط با بروزرسانی API
• امکان تست و ارتقا هر ماژول بدون بازنویسی کل سیستم
• سازگاری با اپلیکیشن‌های چندزبانه و افزایش تنوع سرویس

بهترین روش‌های تست و ارزیابی کیفیت APIهای NLP برای توسعه‌دهندگان

برای هر توسعه‌دهنده، اطمینان از کیفیت و عملکرد API پردازش زبان طبیعی قبل از استفاده در پروژه‌های واقعی حیاتی است. پیش از ادغام API هوش مصنوعی با کد، باید مواردی مثل دقت (accuracy)، سرعت پاسخ، مدیریت خطا، مقاومت مسیرها و مقیاس‌پذیری را آزمایش کنید. در این بخش، به شیوه‌های عملی و بهترین ابزارهای تست NLP API می‌پردازیم.

معیارهای کلیدی برای ارزیابی کیفیت NLP API

• دقت و صحت (Accuracy): درصد خروجی صحیح نسبت به تست‌کیس‌های مرجع (مثلاً F1 Score یا Precision).
• تاخیر (Latency): میانگین زمان پاسخ (ms). برای اپلیکیشن زنده، زیر ۳۰۰ میلی‌ثانیه ایده‌آل است.
• پایداری و آپتایم: آیا سرویس همیشه در دسترس است؟ SLA شفاف دارد؟
• مقیاس‌پذیری: رفتار API در زیر بار همزمان بالا (Load Test)
• ساختار خروجی: صحت و استاندارد فرمت JSON
• مدیریت خطا: مشخص بودن کدهای خطا (۴۰۱/۴۲۹/۵۰۰) و پیام‌های مفید
• مدیریت محدودیت درخواست (Rate Limit): مستندات محدودیت (مثلاً ۱۰۰۰ درخواست/روز)

انواع تست‌های متداول روی API پردازش زبان طبیعی

1. تست فانکشنال: بررسی صحت خروجی روی داده‌های واقعی/نمونه
2. تست عملکرد (Performance): سنجش latency و throughput با اسکریپت یا ابزارهایی مثل Apache Bench
3. تست استرس/مقاومت (Stress/Load): ارسال حجم بالای درخواست برای مشاهده ظرفیت واقعی
4. تست مدیریت خطا: ارزیابی جزئیات کدهای error و نوع پیام‌های خطا (ایران، تحریم‌شکن، ورودی نامعتبر)
5. تست امنیت و احراز هویت: بررسی مدیریت API key و داده‌های سنسیتیوشده

ابزارهای عملی برای تست و ارزیابی API هوش مصنوعی

• Postman: محبوب‌ترین ابزار ساخت، اجرای خودکار و تحلیل endpointها (پشتیبانی assertion و تست استرس اولیه)
• Unit Test Frameworks: مثل pytest (پایتون)، mocha (جاوااسکریپت)، JUnit (جاوا) برای تست خودکار پاسخ API
• cURL: برای تست سریع CLI و نوشتن اسکریپت‌های ساده
• Load Test Tools: Apache JMeter، Locust یا Artillery برای تست همزمانی و محدودیت بار

import requests
def test_sentiment_api():
    endpoint = "https://api.example.com/v1/sentiment"
    headers = {"Authorization": "Bearer ", "Content-Type": "application/json"}
    text = {"text": "امروز عالی بود!"}
    resp = requests.post(endpoint, json=text, headers=headers)
    assert resp.status_code == 200
    data = resp.json()
    assert data["sentiment"] == "positive"
    assert data["confidence"] > 0.7
    

const axios = require("axios");
const start = Date.now();
axios.post("https://api.example.com/v1/entities",
    { text: "تهران پایتخت ایران است." },
    { headers: { Authorization: "Bearer " } }
).then((res) => {
    const latency = Date.now() - start;
    console.log("زمان پاسخ (ms):", latency);
    console.log(res.data.entities);
});
    

نمونه سناریو تست در اسناد Swagger (OpenAPI)

/**
 * Given: Sentiment endpoint POST /v1/sentiment
 * When: Body = { "text": "سرویس عالی است!" }, Authorization valid
 * Then: Status 200, Response { sentiment: "positive", confidence: 0.85 }
 * Edge Cases: Empty text -> Status 400; No key -> Status 401/403
 */
    

راهنمای مرحله به مرحله تست API پردازش زبان طبیعی

1. تهیه محیط تست: ایجاد پروژه تست (محلی یا CI) با دسترسی به API key
2. طراحی داده تست: آماده‌سازی نمونه جملات ساده، متوسط و لبه (edge cases)
3. نوشتن تست‌های عملکردی و شناختی: تست صحت خروجی، فرمت JSON، و سنجش Latency
4. اجرای تست بار و مقاومت: ارسال همزمان درخواست با JMeter یا همانند آن؛ بررسی پیام‌های خطا و محدودیت‌ها
5. بررسی پیام خطا و هشدار: تست مقدار خروجی، error codes و پیام‌های تحریمی یا دسترسی
6. تحلیل خروجی و گزارش: ثبت نتایج، مقایسه با دیگر APIها یا نتایج مرجع

API هوش مصنوعی

برای مقایسه و سنجش کیفیت API پردازش متن، می‌توانید سناریوهای آماده و گزارش تست‌ خروجی را با ابزارهای معرفی‌شده اجرا کنید. جهت آموزش قدم‌به‌قدم ابزار تست و ارزیابی APIها، حتماً راهنمای تست و ارزیابی کیفیت API هوش مصنوعی را بخوانید.