एआई कोड असिस्टेंट Expedia, Airbnb में GraphQL मॉक्स को शक्ति प्रदान करता है

एक उन्नत एआई कोड असिस्टेंट अब प्रमुख तकनीकी कंपनियों में GraphQL डेवलपमेंट में सबसे आगे है, जिसमें Expedia Group और Airbnb मॉक GraphQL प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के लिए बड़े भाषा मॉडल (LLMs) को लागू कर रहे हैं। यह नवाचार API परीक्षण और फ्रंटएंड डेवलपमेंट के लिए यथार्थवादी डेटा के निर्माण को स्वचालित करके डेवलपर उत्पादकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, तब भी जब बैकएंड सेवाएँ अधूरी हों।

• Expedia Group ने mockql-rs को ओपन-सोर्स किया है, जो LLMs का लाभ उठाने वाला एक Rust CLI है जो ऑन-डिमांड GraphQL मॉक जनरेशन के लिए है।
• यह दृष्टिकोण Software Developers को एक ही GraphQL प्रतिक्रिया के भीतर लाइव बैकएंड डेटा को एआई-जनित मॉक डेटा के साथ संयोजित करने की अनुमति देता है।
• Airbnb ने पहले एक बिल्ड-टाइम @generateMock डायरेक्टिव पेश किया था, जो डेवलपमेंट वर्कफ़्लो में एआई को एकीकृत करने के लिए विविध रणनीतियों को प्रदर्शित करता है।
• मूल आधार यह है कि GraphQL स्कीमा एक संरचित “आकार” प्रदान करते हैं जिसे LLMs “भरने” में उत्कृष्ट होते हैं, जिससे मैन्युअल डेटा फिक्स्चर निर्माण में भारी कमी आती है।

एआई कोड असिस्टेंट डेवलपर्स के लिए GraphQL मॉकिंग को सुव्यवस्थित करता है

डेवलपर्स के लिए एआई टूल का परिदृश्य लगातार बढ़ रहा है, जिसमें Software Developers GraphQL API डेवलपमेंट को कैसे संभालते हैं, उसमें एक उल्लेखनीय प्रगति हुई है। Expedia Group ने हाल ही में mockql-rs का अनावरण किया है, जो Rust में निर्मित एक ओपन-सोर्स कमांड-लाइन इंटरफ़ेस (CLI) है, जिसे अनुरोध के समय बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके GraphQL मॉक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह कोडिंग एआई में एक महत्वपूर्ण कदम आगे है, जो डेवलपर्स के लिए एक लंबे समय से चली आ रही समस्या का समाधान करता है: विकसित हो रहे API के लिए मॉक डेटा का निर्माण और रखरखाव।

Software Developers के लिए, इस एआई कोड असिस्टेंट का आकर्षण स्पष्ट है। पारंपरिक डेवलपमेंट में अक्सर API प्रतिक्रियाओं का अनुकरण करने के लिए मैन्युअल रूप से व्यापक JSON फिक्स्चर तैयार करना शामिल होता है, एक ऐसी प्रक्रिया जो न केवल समय लेने वाली है बल्कि हर स्कीमा परिवर्तन के साथ पुरानी होने की भी संभावना है। Expedia Group के एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर Samuel Vazquez बताते हैं कि जनरेटिव एआई मॉडल, जबकि पूरी तरह से नई संरचनाओं का आविष्कार करने में खराब होते हैं, मौजूदा संरचनाओं को भरने में असाधारण रूप से अच्छे होते हैं। एक GraphQL स्कीमा यह सटीक, सीमित संरचना प्रदान करता है, जिससे एआई इसे प्रासंगिक, यथार्थवादी डेटा से भर सकता है।

Expedia का mockql-rs डेवलपर उत्पादकता को कैसे बढ़ाता है

Expedia का mockql-rs एक मध्यस्थ के रूप में कार्य करता है, जो क्लाइंट एप्लिकेशन और बैकएंड सर्वर के बीच स्थित होता है। Software Developers अपनी GraphQL क्वेरी के भीतर विशिष्ट फ़ील्ड को @mock डायरेक्टिव के साथ एनोटेट कर सकते हैं, वैकल्पिक रूप से एआई के जनरेशन को निर्देशित करने के लिए एक संकेत प्रदान कर सकते हैं। यह टूल फिर स्कीमा के विरुद्ध ऑपरेशन को बुद्धिमानी से पार्स और मान्य करता है, apollo-compiler जैसे टूल का उपयोग करता है।

महत्वपूर्ण रूप से, mockql-rs एनोटेटेड मॉक फ़ील्ड और वास्तविक फ़ील्ड के बीच अंतर करता है। यह वास्तविक डेटा के लिए अनुरोधों को वास्तविक बैकएंड तक आगे बढ़ाता है, जबकि साथ ही LLM को ऑपरेशन और मॉक फ़ील्ड के लिए स्कीमा के एक प्रासंगिक उपसमूह के साथ संकेत देता है। परिणाम एक सहज रूप से मर्ज की गई प्रतिक्रिया है जहाँ लाइव बैकएंड डेटा एआई-जनित डेटा के साथ सह-अस्तित्व में है। इस क्षमता का मतलब है कि एक डेवलपर एक ही, व्यापक प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकता है जिसमें बैकएंड से वास्तविक संपत्ति विवरण के साथ-साथ एक ऐसी सुविधा के लिए जनित सिफारिशें शामिल हैं जिसका रिज़ॉल्वर अभी तक नहीं बना है, जिससे पुनरावृति चक्र और समग्र डेवलपर उत्पादकता एआई में काफी तेजी आती है।

Expedia का इसे एक CLI के रूप में लागू करने का निर्णय रणनीतिक था, जिससे व्यापक पहुंच सुनिश्चित हुई। कोई भी टेस्ट रनर, कंटीन्यूअस इंटीग्रेशन (CI) जॉब, या बिल्ड स्क्रिप्ट इस प्रक्रिया को आसानी से निष्पादित कर सकती है, जिससे जटिल SDK या क्लाइंट-लाइब्रेरी निर्भरता से बचा जा सकता है। यह डिज़ाइन विकल्प इसे एक Software Developer के टूलकिट में एक बहुमुखी जोड़ बनाता है, जो एक विशिष्ट, उच्च-मूल्य वाली समस्या पर ध्यान केंद्रित करके अन्य एआई कोड जनरेशन टूल की उपयोगिता को संभावित रूप से टक्कर दे सकता है।

एआई-संचालित GraphQL मॉक्स के लिए भिन्न दृष्टिकोण

जबकि Expedia Group का mockql-rs एक रनटाइम समाधान का प्रतिनिधित्व करता है, यह GraphQL मॉकिंग के लिए एकमात्र एआई-संचालित दृष्टिकोण नहीं है। उदाहरण के लिए, Airbnb ने अप्रैल में अपना @generateMock डायरेक्टिव पेश किया, जो बिल्ड टाइम पर संचालित होता है। Airbnb की विधि में कोड जनरेशन के दौरान डायरेक्टिव को संसाधित करना शामिल है, जिससे मॉक डेटा की एक JSON फ़ाइल और टाइप किए गए एक्सेसरी फ़ंक्शन दोनों उत्पन्न होते हैं। इस आउटपुट का उपयोग फिर डेमो एप्लिकेशन, स्नैपशॉट टेस्ट और यूनिट टेस्ट के लिए किया जाता है, जिसमें जनरेटर बाद के रन पर मैन्युअल एडिट को बुद्धिमानी से संरक्षित करता है।

विभिन्न दृष्टिकोणों को और स्पष्ट करते हुए, GraphQL Foundation ने फरवरी में एक RFC (टिप्पणियों के लिए अनुरोध) भी खोला, जिसमें एक तीसरा विशिष्ट डिज़ाइन प्रस्तावित किया गया। यह RFC ऑपरेशन स्तर पर @mock डायरेक्टिव को परिभाषित करता है, न कि व्यक्तिगत फ़ील्ड पर, जिससे नामित मॉक प्रतिक्रियाओं का चयन किया जा सकता है। RFC की एक प्रमुख आवश्यकता यह है कि एक अनुरूप क्लाइंट किसी भी नेटवर्क अनुरोध को शुरू किए बिना एक मॉक वापस करे, जिसमें मॉक प्रतिक्रियाएँ एक समर्पित __graphql_mocks__ डायरेक्टरी में रहती हैं। ये तीन अलग-अलग कार्यान्वयन, एक सामान्य लक्ष्य साझा करने के बावजूद, GraphQL वर्कफ़्लो में एआई कोड जनरेशन को एकीकृत करने के सर्वोत्तम तरीके पर डेवलपर समुदाय के भीतर चल रहे अन्वेषण को उजागर करते हैं, Software Developers को विचार करने के लिए विभिन्न विकल्प प्रस्तुत करते हैं।

डेवलपर्स के लिए एआई टूल्स पर व्यापक प्रभाव क्या है?

Expedia और Airbnb जैसे उद्योग के दिग्गजों से इन LLM-संचालित GraphQL मॉकिंग समाधानों का उद्भव डेवलपर्स के लिए एआई टूल में एक बढ़ती प्रवृत्ति को रेखांकित करता है। एआई कोड असिस्टेंट तकनीक का यह विशेष अनुप्रयोग दर्शाता है कि कैसे बड़े भाषा मॉडल GitHub Copilot या Tabnine द्वारा प्रदान की जाने वाली सामान्य कोड पूर्णता से आगे बढ़कर अधिक डोमेन-विशिष्ट, वर्कफ़्लो-बढ़ाने वाली भूमिकाओं में जा रहे हैं। Software Developers के लिए, इसका मतलब बॉयलरप्लेट पर कम समय खर्च करना और मुख्य तर्क और नवाचार पर अधिक ध्यान केंद्रित करना है।

यह विकास अन्य कोडिंग एआई समाधानों और GitHub Copilot विकल्पों के विकास को भी प्रभावित कर सकता है। जैसे-जैसे एआई मॉडल स्कीमा-आधारित संरचित डेटा को समझने और हेरफेर करने में अधिक निपुण होते जाते हैं, हम अन्य API विशिष्टताओं या डेटा मॉडल पर भी इसी तरह की बुद्धिमान जनरेशन क्षमताओं को लागू होते देख सकते हैं। मांग पर यथार्थवादी, संदर्भ-जागरूक डेटा उत्पन्न करने की क्षमता डेवलपर उत्पादकता एआई के लिए एक महत्वपूर्ण छलांग का प्रतिनिधित्व करती है, जिससे डिबगिंग समय कम हो सकता है और नई सुविधाओं की डिलीवरी में तेजी आ सकती है। Software Developers अपने दैनिक कार्यों में शक्तिशाली सहयोगी प्राप्त कर रहे हैं, जिससे एप्लिकेशन कैसे बनाए और परीक्षण किए जाते हैं, उसमें बदलाव आ रहा है।

Software Developers के लिए एक व्यावहारिक सीख यह है कि एआई-संचालित मॉक जनरेशन टूल को एकीकृत करने से मैन्युअल डेटा सेटअप में कितनी नाटकीय कमी आ सकती है, इसकी पड़ताल करें, जिससे फ्रंटएंड घटकों के तेजी से पुनरावृति और अधिक मजबूत परीक्षण की अनुमति मिलती है, भले ही पूरी तरह से लागू बैकएंड सेवाएँ अनुपस्थित हों। यह बदलाव टीमों को अधिक प्रभावी ढंग से समानांतर में विकसित करने में सशक्त बनाता है।