AIA API의 디버깅 오류는 문제를 식별, 분석 및 해결하는 체계적인 접근 방식이 포함됩니다. 다음은 사용할 수있는 몇 가지 전략입니다.
1. API 문서 이해 **
API를 올바르게 사용하는지 확인하기 위해 함께 함께 검토하여 함께 시작하십시오. 여기에는 각 API 호출에 대한 매개 변수, 엔드 포인트 및 예상 응답을 이해하는 것이 포함됩니다 [7].2. API 상태 코드 및 응답 확인 **
오류가 발생하면 API에서 반환 한 HTTP 상태 코드를 확인하십시오. 일반적인 상태 코드에는 200 (OK), 404 (찾을 수 없음) 및 500 (내부 서버 오류)이 포함됩니다. 응답 본문에는 종종 문제를 진단하는 데 도움이되는 오류 메시지 나 세부 사항이 포함되어 있습니다 [5].3. API 요청 및 응답 검사 **
브라우저 개발자 도구 또는 API 디버깅 도구와 같은 도구를 사용하여 API 요청 및 응답을 검사하십시오. 이것은 잘못된 헤더, 누락 된 매개 변수 또는 기형 데이터와 같은 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다 [2] [8].4. 오류를 재현 **
일관되게 오류를 재현하십시오. 여기에는 문제를 격리시키는 최소한의 재현 가능한 예제를 만드는 것이 포함됩니다. 오류가 간헐적 인 경우 로깅을 추가하여 더 많은 정보가 발생할 때 더 많은 정보를 캡처하십시오 [2].5. 분석 및 문제 해결 **
일단 오류를 재현하면 서버 로그를 확인하고 API 호출 검사 및 디버깅 도구를 사용하여 오류를 분석하십시오. 문제가 클라이언트 측, 서버 측 또는 종속성과 관련이 있는지 확인하십시오 [2] [8].6. 로깅 및 추적 도구 사용 **
응용 프로그램에서 로깅 및 추적을 구현하여 API 통화 및 응답을 모니터링하십시오. Langfuse와 같은 도구는 API 호출을 추적하고 성능 및 오류에 대한 자세한 통찰력을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다 [4].7. API 입력 실험 **
API 입력을 수정하여 오류가 지속되는지 확인하십시오. 이것은 문제가 특정 매개 변수 또는 데이터 형식과 관련이 있는지 여부를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다 [5].8. 함께 상담.
오류가 지속되고 해결할 수없는 경우 함께 문의하십시오. 알려진 문제에 대한 추가 지침이나 패치를 제공 할 수 있습니다 [3].9. 성능 지표 모니터 **
응답 시간 및 오류율과 같은 성능 메트릭을 주시하십시오. 이는 문제가 성능 병목 현상 또는 자원 제약과 관련이 있는지 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다 [2].10. 테스트 자동화 **
자동화 된 테스트 도구를 사용하여 API 통화를 정기적으로 테스트하고 변경에 새로운 버그가 발생하지 않도록하십시오. 이것은 시간이 지남에 따라 응용 프로그램의 신뢰성을 유지하는 데 도움이됩니다 [2].이러한 전략을 수행하면 함께 오류를 효과적으로 디버깅하고 해결하여 응용 프로그램이 원활하고 효율적으로 실행되도록합니다.
인용 :
[1] https://www.together.ai/solutions
[2] https://www.getambassador.io/blog/debugging-best-practices-scalable-error-pree-apis
[3] https://support.together.ai/en/articles/8991449-i-encountered-an-error-while-using-your-pi-i-do
[4] https://langfuse.com/docs/integrations/other/togetherai
[5] https://www.skiplevel.co/blog/part3-api-debugging-best-practices
[6] https://www.browserstack.com/guide/ai-debugging-tools
[7] https://docs.together.ai/docs/introduction
[8] https://stackoverflow.blog/2022/02/28/debugging-best-practices-for-rest-api-consumers/