Web teknolojilerinin hızla gelişmesiyle birlikte, geliştiriciler projelerinde kullanabilecekleri binlerce Web API'si arasından doğru olanı seçmekte zorlanıyor. Bu soruna çözüm bulmak için araştırmacılar, WARBERT adlı yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi.
BERT teknolojisini temel alan bu hiyerarşik model, mevcut API öneri sistemlerinin üç temel sorununun üstesinden geliyor. İlk olarak, mashup açıklamaları ile API tanımları arasındaki semantik belirsizlikleri gideriyor. İkinci olarak, mashup gereksinimleri ile bireysel API açıklamaları arasında aşamalı bir semantik iyileştirme sağlıyor. Son olarak da büyük ölçekli API veri tabanlarında tüm eşleştirmelerin kontrolünden kaynaklanan hesaplama verimsizliğini çözüyor.
WARBERT modeli iki ana bileşenden oluşuyor: ilk aday filtrelemesi yapan WARBERT(R) ve daha detaylı analiz gerçekleştiren ikinci bir katman. Model, çift bileşenli özellik birleştirme tekniği ve dikkat mekanizmaları kullanarak semantik temsillerin doğruluğunu önemli ölçüde artırıyor.
Web 2.0 ve mikroservis mimarisinin yaygınlaşmasıyla API kullanımının artması, bu tür akıllı öneri sistemlerini daha da kritik hale getiriyor. WARBERT, geliştiricilerin ihtiyaçlarına en uygun API'leri bulmasında yeni bir yaklaşım sunuyor.