问题

"En tant qu'assistant expert en intégration d'API, votre objectif est de guider l'utilisateur dans la création d'un système intuitif pour ajouter, configurer, **modifier et supprimer** des API. Ce système permettra à un agent IA d'utiliser ces API. Vous utiliserez l'API Groq pour l'analyse intelligente des entrées utilisateur.

Voici les étapes à suivre :

1. **Interface Menu:** Créez un menu principal avec les options suivantes :
* Ajouter une API (assisté par IA)
* Liste des API configurées
* Modifier une API
* Supprimer une API
* Tester un endpoint
* Quitter

2. **Ajout d'API:**
* Demandez à l'utilisateur s'il souhaite coller la documentation de l'API.
* Demandez l'URL de l'API ou une description en langage naturel.
* Utilisez l'API Groq (avec la clé API `gsk_XXXXXXXXXXXXXXX`) pour analyser l'entrée utilisateur (URL, description, documentation) et extraire les informations suivantes :
* Type d'API (REST, GraphQL, SOAP)
* URL de base
* Informations d'authentification (type, emplacement, nom de la clé, obligatoire)
* En-têtes communs
* Endpoints détectés (nom, chemin, méthode, paramètres requis, paramètres optionnels, description)
* Nom suggéré pour l'API
* Informations sur la limitation de débit
* Score de confiance de l'analyse

* Si le score de confiance est inférieur à 0.5, guidez l'utilisateur pour compléter les informations manquantes.
* Demandez la valeur de la clé API si l'authentification est requise.
* Enregistrez la configuration de l'API.

3. **Liste des API:**
* Affichez la liste des API configurées avec leur URL de base et leurs endpoints.

4. **Modification d'API:**
* Affichez la liste des API configurées.
* Demandez à l'utilisateur quelle API il souhaite modifier.
* Demandez à l'utilisateur ce qu'il souhaite modifier dans la configuration de l'API (par exemple, URL de base, clé API, endpoints, etc.) **en utilisant le langage naturel.**
* Si l'utilisateur souhaite modifier un endpoint, guidez-le pour spécifier les changements (par exemple, ajouter un paramètre, modifier la méthode HTTP, etc.).
* Mettez à jour la configuration de l'API en conséquence.

5. **Suppression d'API:**
* Affichez la liste des API configurées.
* Demandez à l'utilisateur quelle API il souhaite supprimer **en utilisant le langage naturel.**
* Demandez confirmation avant de supprimer l'API.
* Supprimez la configuration de l'API.

6. **Tester un Endpoint (avec exemple Spotify):**
* Affichez la liste des endpoints disponibles pour une API sélectionnée.
* Demandez à l'utilisateur de choisir un endpoint à tester.
* **Exemple concret :** Si l'utilisateur a configuré l'API Spotify et choisit un endpoint pour lire une playlist, demandez-lui l'ID de la playlist. Si l'utilisateur choisit un endpoint pour vérifier si une musique est dans une playlist, demandez-lui l'ID de la playlist et l'ID de la musique.
* Générez et exécutez le code pour appeler l'endpoint en utilisant la configuration de l'API (voir l'exemple de code Python fourni comme référence). Adaptez le code pour gérer les paramètres spécifiques à l'exemple Spotify (ID de playlist, ID de musique).
* Affichez le résultat du test. Par exemple, confirmez si la playlist est en cours de lecture ou si la musique spécifiée est dans la playlist.

**Exemple d'interaction :**

\[... L'exemple d'ajout d'API reste le même ...]

**Utilisateur:** Je veux modifier une API.

**Assistant:** Voici la liste des API configurées : \[Liste des API]. Laquelle souhaitez-vous modifier ?

**Utilisateur:** Spotify

**Assistant:** Que voulez-vous modifier dans la configuration de l'API Spotify ? (par exemple, "changer l'URL de base", "mettre à jour la clé API", "ajouter un endpoint", "modifier un endpoint", "supprimer un endpoint")

**Utilisateur:** Je veux ajouter un paramètre à un endpoint.

**Assistant:** Quel endpoint souhaitez-vous modifier ? \[Liste des endpoints de Spotify]

**Utilisateur:** `/playlists/{playlist_id}/tracks`

**Assistant:** Quel paramètre souhaitez-vous ajouter ?

**Utilisateur:** Un paramètre optionnel "market" de type string.

**Assistant:** Le paramètre "market" a été ajouté à l'endpoint `/playlists/{playlist_id}/tracks`.

**Utilisateur:** Je veux supprimer une API.

**Assistant:** Voici la liste des API configurées : \[Liste des API]. Laquelle souhaitez-vous supprimer ?

**Utilisateur:** Supprime l'API Spotify.

**Assistant:** Êtes-vous sûr de vouloir supprimer l'API Spotify ? (o/n)

**Utilisateur:** o

**Assistant:** L'API Spotify a été supprimée.

**Exemple de code Python:**

\[Code Python fourni dans la question, avec des modifications pour la modification et la suppression d'API dans `main()` et potentiellement de nouvelles fonctions pour gérer ces actions]

**Contraintes:**

* Utilisez un langage clair et concis.
* Guidez l'utilisateur à travers chaque étape du processus.
* Assurez-vous que le système est intuitif et facile à utiliser.
* Générez du code Python valide pour interagir avec les API configurées.
* Testez le code généré pour vous assurer qu'il fonctionne correctement.
* **Permettez la modification et la suppression d'API en utilisant le langage naturel.**
* Concentrez-vous sur l'exemple d'utilisation de l'API Spotify pour lire une playlist et vérifier la présence d'une musique dans une playlist.

Répondez en français. Votre réponse doit inclure le menu principal et guider l'utilisateur à travers les étapes d'ajout d'une API, de la liste des API, de la modification d'API, de la suppression d'API et du test d'un endpoint, en mettant l'accent sur l'exemple concret d'utilisation de l'API Spotify et la modification/suppression en langage naturel."

思考

Outlining the user's needs

I’m figuring out how to provide a main menu and guide through adding, listing, modifying, deleting APIs, and testing endpoints, with a specific emphasis on the Groq and Spotify APIs.

Crafting Python code

I’m preparing Python code snippets or a skeleton to handle adding, modifying, and removing APIs, demonstrating possible language processing for these actions.

Integrating Python code

I’m strengthening Python code within the answer, carefully aligning it with instructions and focusing on managing APIs and testing Spotify endpoints.

Thought about gestion des API pendant 9 secondes

回答

Voici un exemple complet de flux de travail et de code Python pour construire un système permettant :

  1. D’ajouter une API
  2. De lister les API
  3. De modifier une API (et ses endpoints)
  4. De supprimer une API
  5. De tester un endpoint

L’exemple ci-dessous met l’accent sur l’API Spotify pour illustrer la lecture d’une playlist et la vérification de la présence d’une musique dans une playlist. Il inclut également l’utilisation de l’API Groq (via la clé gsk_XXXXXXXXXXXXXXX) pour analyser la documentation ou la description des API que l’utilisateur souhaite ajouter.


1. Menu principal

Lors du lancement du programme, on propose à l’utilisateur le menu suivant :

  1. Ajouter une API (assisté par IA)
  2. Liste des API configurées
  3. Modifier une API
  4. Supprimer une API
  5. Tester un endpoint
  6. Quitter

Le code Python ci-dessous illustre un squelette d’implémentation :

import requests import json import sys # ----------------------------------------------------------------------------- # Exemple de stockage en mémoire (vous pouvez le remplacer par une base de données ou un fichier) apis_configurees = [] # ----------------------------------------------------------------------------- # Fonction d'appel à l'API Groq pour analyser l'entrée de l'utilisateur def analyser_api_avec_groq(input_text, groq_api_key="gsk_XXXXXXXXXXXXXXX"): """ Envoie le input_text à l'API Groq pour obtenir les informations nécessaires : - Type d'API (REST, GraphQL, SOAP) - URL de base - Authentification (type, nom de la clé, obligatoire ?) - En-têtes communs - Endpoints (nom, chemin, méthode, params requis/optionnels...) - Nom suggéré pour l’API - Limitation de débit - Score de confiance Retourne un dictionnaire contenant ces informations. NOTE : Le code suivant est purement illustratif. Vous devrez l'adapter à la forme réelle du JSON de réponse retourné par l’API Groq. """ # Exemple d'appel fictif à l'API Groq headers = { "Authorization": f"Bearer {groq_api_key}", "Content-Type": "application/json", } payload = { "text": input_text } # Simulation : requête fictive # response = requests.post("https://api.groq.io/v1/analyze", headers=headers, json=payload) # data = response.json() # Simulation d'une réponse plausible de l'API Groq data = { "api_type": "REST", "base_url": "https://api.spotify.com/v1", "auth_info": { "type": "Bearer", "key_name": "Authorization", "required": True }, "common_headers": { "Content-Type": "application/json" }, "endpoints": [ { "name": "Get playlist tracks", "path": "/playlists/{playlist_id}/tracks", "method": "GET", "required_params": ["playlist_id"], "optional_params": [], "description": "Récupère les pistes d’une playlist." } ], "suggested_name": "Spotify", "rate_limit": "N/A", "confidence_score": 0.9 } return data # ----------------------------------------------------------------------------- # 2. Ajouter une API (assisté par IA) def ajouter_api(): print("=== Ajout d’une nouvelle API ===") # 2.1 Demande à l'utilisateur s'il souhaite coller la documentation coller_doc = input("Voulez-vous coller la documentation de l’API ? (o/n) : ") doc_api = "" if coller_doc.lower() == 'o': print("Collez la documentation ci-dessous (finissez par une ligne vide) :") lignes_doc = [] while True: ligne = input() if ligne == "": break lignes_doc.append(ligne) doc_api = "\n".join(lignes_doc) # 2.2 Demandez l’URL ou une description en langage naturel url_ou_description = input("Entrez l’URL de l’API ou une description en langage naturel : ") # 2.3 Analyse via Groq texte_a_analyser = doc_api if doc_api else url_ou_description resultats_analyse = analyser_api_avec_groq(texte_a_analyser) # Extraction des informations confidence_score = resultats_analyse.get("confidence_score", 0) if confidence_score < 0.5: print("Le score de confiance de l’analyse est faible. Veuillez fournir plus d’informations.") # Ici on peut demander plus de détails à l’utilisateur, puis relancer l’analyse # ... api_type = resultats_analyse.get("api_type") base_url = resultats_analyse.get("base_url") auth_info = resultats_analyse.get("auth_info", {}) common_headers = resultats_analyse.get("common_headers", {}) endpoints = resultats_analyse.get("endpoints", []) suggested_name = resultats_analyse.get("suggested_name", "NouvelleAPI") print(f"Nom suggéré pour l’API : {suggested_name}") nom_api = input(f"Entrez le nom de l’API ({suggested_name}) : ") if not nom_api: nom_api = suggested_name # 2.4 Demandez la valeur de la clé API si nécessaire api_key_value = None if auth_info.get("required", False): api_key_value = input("Entrez la valeur de la clé API ou du token d’authentification : ") # Prépare la configuration nouvelle_api = { "name": nom_api, "type": api_type, "base_url": base_url, "auth_info": auth_info, "common_headers": common_headers, "api_key_value": api_key_value, "endpoints": endpoints } # 2.5 Enregistrez la configuration de l’API apis_configurees.append(nouvelle_api) print(f"L’API '{nom_api}' a bien été ajoutée avec l’URL de base : {base_url}\n") # ----------------------------------------------------------------------------- # 3. Lister les API configurées def lister_apis(): print("=== Liste des API configurées ===") if not apis_configurees: print("Aucune API n'est configurée pour le moment.\n") return for i, api in enumerate(apis_configurees): print(f"{i+1}. Nom : {api['name']}") print(f" URL de base : {api['base_url']}") print(" Endpoints :") for endpoint in api["endpoints"]: print(f" - {endpoint['name']} ({endpoint['method']} {endpoint['path']})") print() print() # ----------------------------------------------------------------------------- # 4. Modifier une API def modifier_api(): print("=== Modification d’une API ===") if not apis_configurees: print("Aucune API n’est configurée.\n") return # 4.1 Affichez la liste des API configurées for i, api in enumerate(apis_configurees): print(f"{i+1}. {api['name']}") # 4.2 Demandez laquelle modifier (langage naturel possible, simplifié ici) choix = input("Quelle API souhaitez-vous modifier ? Entrez un nom ou un numéro : ") api_choisie = None # On essaie d'abord de voir si l'utilisateur a tapé un numéro try: index = int(choix) - 1 if 0 <= index < len(apis_configurees): api_choisie = apis_configurees[index] except ValueError: # Sinon on essaie de faire correspondre par nom for api in apis_configurees: if api["name"].lower() == choix.lower(): api_choisie = api break if not api_choisie: print("API introuvable.\n") return print(f"API sélectionnée : {api_choisie['name']}") # 4.3 Demandez ce qu’il faut modifier print("Que voulez-vous modifier ? (URL de base, clé API, ajouter un endpoint, modifier un endpoint, supprimer un endpoint, etc.)") modification = input("> ") # Exemple (logique simplifiée) : if "url" in modification.lower(): nouvelle_url = input("Entrez la nouvelle URL de base : ") api_choisie["base_url"] = nouvelle_url print("URL de base modifiée avec succès.\n") if "clé" in modification.lower() or "key" in modification.lower(): nouvelle_cle = input("Entrez la nouvelle clé API : ") api_choisie["api_key_value"] = nouvelle_cle print("Clé API modifiée avec succès.\n") if "ajouter un endpoint" in modification.lower(): print("=== Ajout d'un endpoint ===") nom_endpoint = input("Nom du nouvel endpoint : ") path_endpoint = input("Chemin (ex: /playlists/{playlist_id}/tracks) : ") methode = input("Méthode HTTP (GET, POST, etc.) : ") params_requis = input("Paramètres requis (séparés par des virgules) : ").split(",") params_op = input("Paramètres optionnels (séparés par des virgules) : ").split(",") nouveau_endpoint = { "name": nom_endpoint, "path": path_endpoint, "method": methode.upper(), "required_params": [p.strip() for p in params_requis if p.strip()], "optional_params": [p.strip() for p in params_op if p.strip()], "description": "" } api_choisie["endpoints"].append(nouveau_endpoint) print(f"Endpoint '{nom_endpoint}' ajouté.\n") if "modifier un endpoint" in modification.lower(): print("=== Modification d'un endpoint existant ===") for i, ep in enumerate(api_choisie["endpoints"]): print(f"{i+1}. {ep['name']} ({ep['method']} {ep['path']})") choix_ep = input("Quel endpoint souhaitez-vous modifier ? (numéro ou nom) : ") endpoint_choisi = None try: ep_index = int(choix_ep) - 1 if 0 <= ep_index < len(api_choisie["endpoints"]): endpoint_choisi = api_choisie["endpoints"][ep_index] except ValueError: for ep in api_choisie["endpoints"]: if ep["name"].lower() == choix_ep.lower(): endpoint_choisi = ep break if not endpoint_choisi: print("Endpoint introuvable.") return print(f"Endpoint sélectionné : {endpoint_choisi['name']}") action_modif = input("Que voulez-vous modifier ? (ex: ajouter un paramètre, changer la méthode, etc.) : ") if "ajouter un paramètre" in action_modif.lower(): nom_param = input("Nom du paramètre : ") type_param = input("Paramètre requis ou optionnel ? (r/o) : ") if type_param.lower() == "r": endpoint_choisi["required_params"].append(nom_param) print(f"Le paramètre requis '{nom_param}' a été ajouté.") else: endpoint_choisi["optional_params"].append(nom_param) print(f"Le paramètre optionnel '{nom_param}' a été ajouté.") if "supprimer un endpoint" in modification.lower(): print("=== Suppression d'un endpoint ===") for i, ep in enumerate(api_choisie["endpoints"]): print(f"{i+1}. {ep['name']} ({ep['method']} {ep['path']})") choix_ep = input("Quel endpoint souhaitez-vous supprimer ? (numéro ou nom) : ") ep_a_supprimer = None try: ep_index = int(choix_ep) - 1 if 0 <= ep_index < len(api_choisie["endpoints"]): ep_a_supprimer = api_choisie["endpoints"][ep_index] except ValueError: for ep in api_choisie["endpoints"]: if ep["name"].lower() == choix_ep.lower(): ep_a_supprimer = ep break if ep_a_supprimer: api_choisie["endpoints"].remove(ep_a_supprimer) print(f"L’endpoint '{ep_a_supprimer['name']}' a été supprimé.") else: print("Endpoint introuvable.") print("Modification(s) terminée(s).\n") # ----------------------------------------------------------------------------- # 5. Supprimer une API def supprimer_api(): print("=== Suppression d’une API ===") if not apis_configurees: print("Aucune API n’est configurée.\n") return # 5.1 Liste des API for i, api in enumerate(apis_configurees): print(f"{i+1}. {api['name']}") # 5.2 Demandez laquelle supprimer (en langage naturel ou numéro) choix = input("Quelle API souhaitez-vous supprimer ? (nom ou numéro) : ") api_a_supprimer = None # On essaie d'abord de voir si l'utilisateur a tapé un numéro try: index = int(choix) - 1 if 0 <= index < len(apis_configurees): api_a_supprimer = apis_configurees[index] except ValueError: # Sinon on essaie de faire correspondre par nom for api in apis_configurees: if api["name"].lower() == choix.lower(): api_a_supprimer = api break if not api_a_supprimer: print("API introuvable.\n") return # 5.3 Demandez confirmation confirm = input(f"Êtes-vous sûr de vouloir supprimer l’API {api_a_supprimer['name']} ? (o/n) : ") if confirm.lower() == 'o': apis_configurees.remove(api_a_supprimer) print(f"L’API {api_a_supprimer['name']} a été supprimée.\n") else: print("Opération annulée.\n") # ----------------------------------------------------------------------------- # 6. Tester un endpoint (Exemple avec Spotify) def tester_endpoint(): print("=== Tester un endpoint ===") if not apis_configurees: print("Aucune API n’est configurée.\n") return # 6.1 Sélection de l’API for i, api in enumerate(apis_configurees): print(f"{i+1}. {api['name']}") choix = input("Sur quelle API souhaitez-vous tester un endpoint ? (nom ou numéro) : ") api_choisie = None try: index = int(choix) - 1 if 0 <= index < len(apis_configurees): api_choisie = apis_configurees[index] except ValueError: for api in apis_configurees: if api["name"].lower() == choix.lower(): api_choisie = api break if not api_choisie: print("API introuvable.\n") return # 6.2 Sélection de l’endpoint if not api_choisie["endpoints"]: print(f"L’API {api_choisie['name']} n’a aucun endpoint configuré.\n") return print(f"Endpoints disponibles pour {api_choisie['name']} :") for i, ep in enumerate(api_choisie["endpoints"]): print(f"{i+1}. {ep['name']} ({ep['method']} {ep['path']})") choix_ep = input("Quel endpoint souhaitez-vous tester ? (numéro ou nom) : ") endpoint_choisi = None try: ep_index = int(choix_ep) - 1 if 0 <= ep_index < len(api_choisie["endpoints"]): endpoint_choisi = api_choisie["endpoints"][ep_index] except ValueError: for ep in api_choisie["endpoints"]: if ep["name"].lower() == choix_ep.lower(): endpoint_choisi = ep break if not endpoint_choisi: print("Endpoint introuvable.") return # Exemple concret pour Spotify : # - Lire une playlist : besoin d’un playlist_id # - Vérifier si une musique est dans une playlist : besoin d’un playlist_id et d’un track_id # 6.3 Récupération des paramètres required_params = {} for rp in endpoint_choisi.get("required_params", []): required_params[rp] = input(f"Entrez la valeur pour '{rp}' : ") optional_params = {} for op in endpoint_choisi.get("optional_params", []): val = input(f"Entrez la valeur (ou laissez vide) pour le paramètre optionnel '{op}' : ") if val: optional_params[op] = val # Construction de l’URL base_url = api_choisie["base_url"] path = endpoint_choisi["path"] # Remplace, si besoin, les variables {playlist_id} dans le chemin for rp_key, rp_value in required_params.items(): path = path.replace(f"{{{rp_key}}}", rp_value) url = base_url + path # 6.4 Préparez la requête headers = dict(api_choisie["common_headers"]) if api_choisie["auth_info"].get("required", False) and api_choisie.get("api_key_value"): if api_choisie["auth_info"]["type"].lower() == "bearer": headers["Authorization"] = f"Bearer {api_choisie['api_key_value']}" else: # Autres types d’authentification headers[api_choisie["auth_info"]["key_name"]] = api_choisie["api_key_value"] # Exemples de gestion des query params (optionnels) params = {} for op_key, op_value in optional_params.items(): params[op_key] = op_value method = endpoint_choisi["method"].upper() print(f"Lancement du test de l'endpoint : {method} {url}") # 6.5 Exécution de la requête response = None try: if method == "GET": response = requests.get(url, headers=headers, params=params) elif method == "POST": # Ex: on peut mettre les params dans le body JSON response = requests.post(url, headers=headers, json=params) else: print(f"Méthode {method} non gérée dans cet exemple.") return if response is not None: print(f"Statut: {response.status_code}") print("Réponse:") try: print(json.dumps(response.json(), indent=2)) except: print(response.text) except Exception as e: print(f"Erreur lors de l’appel à l’endpoint : {e}") # ----------------------------------------------------------------------------- # Fonction principale def main(): while True: print("=== Menu Principal ===") print("1. Ajouter une API (assisté par IA)") print("2. Liste des API configurées") print("3. Modifier une API") print("4. Supprimer une API") print("5. Tester un endpoint") print("6. Quitter") choix = input("Choisissez une option : ") if choix == '1': ajouter_api() elif choix == '2': lister_apis() elif choix == '3': modifier_api() elif choix == '4': supprimer_api() elif choix == '5': tester_endpoint() elif choix == '6': print("Au revoir !") sys.exit(0) else: print("Choix invalide.\n") if __name__ == "__main__": main()

Explication pas à pas

  1. Menu principal :
    L’utilisateur est accueilli par un menu principal qui lui permet d’ajouter une API, de voir la liste des APIs configurées, de modifier une API, de la supprimer, de tester un endpoint ou de quitter.

  2. Ajouter une API :

    • On propose à l’utilisateur de coller la documentation de l’API ou de fournir simplement une URL ou une description en langage naturel.
    • Les informations fournies (documentation ou description) sont analysées par l’API Groq (clé gsk_XXXXXXXXXXXXXXX), qui renvoie un score de confiance et diverses informations (type d’API, URL de base, endpoints, etc.).
    • Si le score de confiance est trop faible, on invite l’utilisateur à compléter les informations.
    • On stocke ensuite tous ces détails dans une configuration interne (ici, simplement en mémoire dans la liste apis_configurees).
  3. Lister les API configurées :

    • On affiche le nom de chaque API, son URL de base et la liste de ses endpoints.
  4. Modifier une API :

    • On affiche la liste des API existantes.
    • L’utilisateur peut choisir l’API à modifier en langage naturel (nom) ou via son index.
    • Il peut ensuite préciser (en langage naturel) s’il veut modifier l’URL de base, la clé d’authentification, ajouter/modifier/supprimer un endpoint, etc.
    • Par exemple, pour ajouter un paramètre à un endpoint /playlists/{playlist_id}/tracks, on demande simplement le nom du paramètre, puis on l’ajoute soit à la liste des paramètres obligatoires, soit à la liste des paramètres optionnels.
  5. Supprimer une API :

    • On liste les API, puis l’utilisateur peut (par nom ou index) choisir celle qu’il souhaite supprimer.
    • On demande une confirmation avant la suppression.
  6. Tester un endpoint (exemple Spotify) :

    • L’utilisateur choisit d’abord l’API, puis l’endpoint qu’il souhaite tester.
    • On lui demande de remplir les paramètres requis et optionnels (par exemple, playlist_id, market, track_id, etc.).
    • Le code se charge de construire l’URL finale, d’ajouter les bons en-têtes (y compris l’authentification si nécessaire) et d’exécuter la requête via la librairie requests.
    • Enfin, on affiche le statut et la réponse pour permettre à l’utilisateur de voir si la requête a abouti.
    • Dans l’exemple concret :
      • Si l’utilisateur souhaite lire une playlist, il fournit juste l’ID de la playlist.
      • S’il souhaite vérifier si une musique est dans une playlist, il fournit l’ID de la playlist et l’ID de la musique.

Ce système, avec son interface en ligne de commande, vous permet de gérer de façon intuitive le cycle de vie (ajout, configuration, modification, suppression) de vos intégrations d’API, tout en testant rapidement les endpoints configurés. Pour des besoins plus avancés, vous pourrez étendre cette logique à l’aide d’une base de données, d’une interface graphique ou d’autres composants pour mieux organiser et partager vos configurations d’API.

问题

voici l'api groq
Chat Completion Models
The Groq Chat Completions API processes a series of messages and generates output responses. These models can perform multi-turn discussions or tasks that require only one interaction.


For details about the parameters, visit the reference page.

JSON mode (beta)
JSON mode is a beta feature that guarantees all chat completions are valid JSON.

Usage:

Set "response_format": {"type": "json_object"} in your chat completion request
Add a description of the desired JSON structure within the system prompt (see below for example system prompts)
Recommendations for best beta results:

Mixtral performs best at generating JSON, followed by Gemma, then Llama
Use pretty-printed JSON instead of compact JSON
Keep prompts concise
Beta Limitations:

Does not support streaming
Does not support stop sequences
Error Code:

Groq will return a 400 error with an error code of json_validate_failed if JSON generation fails.
Example system prompts:



You are a legal advisor who summarizes documents in JSON


You are a data analyst API capable of sentiment analysis that responds in JSON. The JSON schema should include
{
"sentiment_analysis": {
"sentiment": "string (positive, negative, neutral)",
"confidence_score": "number (0-1)"
# Include additional fields as required
}
}
Generating Chat Completions with groq SDK
Code Overview
Python
JavaScript

pip install groq

Performing a basic Chat Completion

from groq import Groq

client = Groq()

chat_completion = client.chat.completions.create(
#
# Required parameters
#
messages=[
# Set an optional system message. This sets the behavior of the
# assistant and can be used to provide specific instructions for
# how it should behave throughout the conversation.
{
"role": "system",
"content": "you are a helpful assistant."
},
# Set a user message for the assistant to respond to.
{
"role": "user",
"content": "Explain the importance of fast language models",
}
],

# The language model which will generate the completion.
model="llama-3.3-70b-versatile",

#
# Optional parameters
#

# Controls randomness: lowering results in less random completions.
# As the temperature approaches zero, the model will become deterministic
# and repetitive.
temperature=0.5,

# The maximum number of tokens to generate. Requests can use up to
# 32,768 tokens shared between prompt and completion.
max_completion_tokens=1024,

# Controls diversity via nucleus sampling: 0.5 means half of all
# likelihood-weighted options are considered.
top_p=1,

# A stop sequence is a predefined or user-specified text string that
# signals an AI to stop generating content, ensuring its responses
# remain focused and concise. Examples include punctuation marks and
# markers like "[end]".
stop=None,

# If set, partial message deltas will be sent.
stream=False,
)

# Print the completion returned by the LLM.
print(chat_completion.choices[0].message.content)

Streaming a Chat Completion
To stream a completion, simply set the parameter stream=True. Then the completion function will return an iterator of completion deltas rather than a single, full completion.



from groq import Groq

client = Groq()

stream = client.chat.completions.create(
#
# Required parameters
#
messages=[
# Set an optional system message. This sets the behavior of the
# assistant and can be used to provide specific instructions for
# how it should behave throughout the conversation.
{
"role": "system",
"content": "you are a helpful assistant."
},
# Set a user message for the assistant to respond to.
{
"role": "user",
"content": "Explain the importance of fast language models",
}
],

# The language model which will generate the completion.
model="llama-3.3-70b-versatile",

#
# Optional parameters
#

# Controls randomness: lowering results in less random completions.
# As the temperature approaches zero, the model will become deterministic
# and repetitive.
temperature=0.5,

# The maximum number of tokens to generate. Requests can use up to
# 2048 tokens shared between prompt and completion.
max_completion_tokens=1024,

# Controls diversity via nucleus sampling: 0.5 means half of all
# likelihood-weighted options are considered.
top_p=1,

# A stop sequence is a predefined or user-specified text string that
# signals an AI to stop generating content, ensuring its responses
# remain focused and concise. Examples include punctuation marks and
# markers like "[end]".
stop=None,

# If set, partial message deltas will be sent.
stream=True,
)

# Print the incremental deltas returned by the LLM.
for chunk in stream:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

Performing a Chat Completion with a stop sequence

from groq import Groq

client = Groq()

chat_completion = client.chat.completions.create(
#
# Required parameters
#
messages=[
# Set an optional system message. This sets the behavior of the
# assistant and can be used to provide specific instructions for
# how it should behave throughout the conversation.
{
"role": "system",
"content": "you are a helpful assistant."
},
# Set a user message for the assistant to respond to.
{
"role": "user",
"content": "Count to 10. Your response must begin with \"1, \". example: 1, 2, 3, ...",
}
],

# The language model which will generate the completion.
model="llama-3.3-70b-versatile",

#
# Optional parameters
#

# Controls randomness: lowering results in less random completions.
# As the temperature approaches zero, the model will become deterministic
# and repetitive.
temperature=0.5,

# The maximum number of tokens to generate. Requests can use up to
# 2048 tokens shared between prompt and completion.
max_completion_tokens=1024,

# Controls diversity via nucleus sampling: 0.5 means half of all
# likelihood-weighted options are considered.
top_p=1,

# A stop sequence is a predefined or user-specified text string that
# signals an AI to stop generating content, ensuring its responses
# remain focused and concise. Examples include punctuation marks and
# markers like "[end]".
# For this example, we will use ", 6" so that the llm stops counting at 5.
# If multiple stop values are needed, an array of string may be passed,
# stop=[", 6", ", six", ", Six"]
stop=", 6",

# If set, partial message deltas will be sent.
stream=False,
)

# Print the completion returned by the LLM.
print(chat_completion.choices[0].message.content)
Performing an Async Chat Completion
Simply use the Async client to enable asyncio



import asyncio

from groq import AsyncGroq


async def main():
client = AsyncGroq()

chat_completion = await client.chat.completions.create(
#
# Required parameters
#
messages=[
# Set an optional system message. This sets the behavior of the
# assistant and can be used to provide specific instructions for
# how it should behave throughout the conversation.
{
"role": "system",
"content": "you are a helpful assistant."
},
# Set a user message for the assistant to respond to.
{
"role": "user",
"content": "Explain the importance of fast language models",
}
],

# The language model which will generate the completion.
model="llama-3.3-70b-versatile",

#
# Optional parameters
#

# Controls randomness: lowering results in less random completions.
# As the temperature approaches zero, the model will become
# deterministic and repetitive.
temperature=0.5,

# The maximum number of tokens to generate. Requests can use up to
# 2048 tokens shared between prompt and completion.
max_completion_tokens=1024,

# Controls diversity via nucleus sampling: 0.5 means half of all
# likelihood-weighted options are considered.
top_p=1,

# A stop sequence is a predefined or user-specified text string that
# signals an AI to stop generating content, ensuring its responses
# remain focused and concise. Examples include punctuation marks and
# markers like "[end]".
stop=None,

# If set, partial message deltas will be sent.
stream=False,
)

# Print the completion returned by the LLM.
print(chat_completion.choices[0].message.content)

asyncio.run(main())
Streaming an Async Chat Completion

import asyncio

from groq import AsyncGroq


async def main():
client = AsyncGroq()

stream = await client.chat.completions.create(
#
# Required parameters
#
messages=[
# Set an optional system message. This sets the behavior of the
# assistant and can be used to provide specific instructions for
# how it should behave throughout the conversation.
{
"role": "system",
"content": "you are a helpful assistant."
},
# Set a user message for the assistant to respond to.
{
"role": "user",
"content": "Explain the importance of fast language models",
}
],

# The language model which will generate the completion.
model="llama-3.3-70b-versatile",

#
# Optional parameters
#

# Controls randomness: lowering results in less random completions.
# As the temperature approaches zero, the model will become
# deterministic and repetitive.
temperature=0.5,

# The maximum number of tokens to generate. Requests can use up to
# 2048 tokens shared between prompt and completion.
max_completion_tokens=1024,

# Controls diversity via nucleus sampling: 0.5 means half of all
# likelihood-weighted options are considered.
top_p=1,

# A stop sequence is a predefined or user-specified text string that
# signals an AI to stop generating content, ensuring its responses
# remain focused and concise. Examples include punctuation marks and
# markers like "[end]".
stop=None,

# If set, partial message deltas will be sent.
stream=True,
)

# Print the incremental deltas returned by the LLM.
async for chunk in stream:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

asyncio.run(main())
JSON Mode

from typing import List, Optional
import json

from pydantic import BaseModel
from groq import Groq

groq = Groq()


# Data model for LLM to generate
class Ingredient(BaseModel):
name: str
quantity: str
quantity_unit: Optional[str]


class Recipe(BaseModel):
recipe_name: str
ingredients: List[Ingredient]
directions: List[str]


def get_recipe(recipe_name: str) -> Recipe:
chat_completion = groq.chat.completions.create(
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are a recipe database that outputs recipes in JSON.\n"

思考

Examining the doc contents

I’m curious about the Groq API documentation the user pasted. It could be integrated into our system, likely showing an example with the Groq API.

Integrating the Groq API

I'm thinking through incorporating the Groq API into step 2, focusing on analyzing user input. Producing an example code snippet with the Groq API is necessary.

Crafting final code snippet

Integrating the Groq API into step 2, I’m working through examples and analyzing user input. The goal is a polished, unified code snippet, ready for deployment.

Thought about Groq API usage pendant 18 secondes

回答

Voici comment vous pouvez adapter votre système pour intégrer l’API Groq de Chat Completion dans la phase d’analyse de l’API (étape 2) :


1. Présentation de l’intégration de Groq

La documentation Groq indique comment faire des requêtes de chat completion. Pour rappel, vous voulez extraire automatiquement les informations suivantes à partir d’un texte (URL, description, documentation API) :

  • Type d'API (REST, GraphQL, SOAP)
  • URL de base
  • Informations d'authentification
  • En-têtes communs
  • Endpoints détectés (chemin, méthode, paramètres, etc.)
  • Nom suggéré pour l'API
  • Limitation de débit
  • Score de confiance de l'analyse

La logique consistera donc à :

  1. Construire un prompt (messages) pour Groq qui décrit la tâche :

    • Rôle system : « Tu es un assistant d'analyse d'API qui doit renvoyer un JSON décrivant les informations de l’API. »
    • Rôle user : c’est le texte fourni par l’utilisateur (URL, doc, description).
  2. Envoyer la requête à Groq en utilisant le client Python (pip install groq).

  3. Récupérer la réponse en JSON (ou en texte brut si vous ne voulez pas activer le mode JSON bêta).

  4. Extraire les champs (type d’API, base_url, endpoints, etc.) depuis le JSON de Groq.

  5. Les renseigner dans la configuration de votre API.


2. Exemple de fonction analyser_api_avec_groq modifiée

Voici un exemple simplifié d’implémentation, où l’on utilise une chat completion de Groq pour extraire les informations d’une API. Dans cet exemple, nous allons :

  • Créer un prompt minimal qui demande à Groq de détecter les champs d’API.
  • Utiliser la librairie groq pour envoyer la requête.
  • Parcourir la réponse pour en extraire les informations.
from groq import Groq import json def analyser_api_avec_groq(input_text, groq_api_key="gsk_XXXXXXXXXXXXXXX"): """ Envoie 'input_text' à l’API Groq via un chat completion, et récupère un JSON décrivant les informations d'API. """ # Instanciation du client Groq client = Groq(api_key=groq_api_key) # Préparez les messages pour la conversation # (Rôle "system" : donnez le format de retour désiré, # Rôle "user" : mettez le 'input_text' à analyser) messages = [ { "role": "system", "content": ( "Tu es un assistant d'analyse d'API. " "Retourne un JSON de la forme :\n" "{\n" " \"api_type\": \"REST | GraphQL | SOAP\",\n" " \"base_url\": \"string\",\n" " \"auth_info\": {\n" " \"type\": \"string (Bearer, Basic, etc.)\",\n" " \"key_name\": \"string\",\n" " \"required\": \"bool\"\n" " },\n" " \"common_headers\": {\n" " \"Header-Name\": \"Header-Value\"\n" " },\n" " \"endpoints\": [\n" " {\n" " \"name\": \"string\",\n" " \"path\": \"string\",\n" " \"method\": \"GET | POST | ...\",\n" " \"required_params\": [\"param1\", \"param2\"],\n" " \"optional_params\": [\"param1\", \"param2\"],\n" " \"description\": \"string\"\n" " }\n" " ],\n" " \"suggested_name\": \"string\",\n" " \"rate_limit\": \"string\",\n" " \"confidence_score\": \"number between 0 and 1\"\n" "}\n" "Analyse le texte ci-après et remplis au maximum ces champs." ) }, { "role": "user", "content": input_text } ] try: # Appel à l'API Groq chat_completion = client.chat.completions.create( messages=messages, model="llama-3.3-70b-versatile", temperature=0.0, max_completion_tokens=1024, top_p=1, # Pas de streaming pour simplifier stream=False, # Optionnel : on peut forcer le format JSON si on souhaite # "response_format": {"type": "json_object"}, ) # Récupération du contenu textuel content = chat_completion.choices[0].message.content # Tente de parser le résultat en JSON data = json.loads(content) # Idéalement, on vérifie la présence des clés attendues. return data except Exception as e: print(f"Erreur lors de l'analyse Groq : {e}") # Retour d’un squelette par défaut en cas de souci return { "api_type": None, "base_url": None, "auth_info": {}, "common_headers": {}, "endpoints": [], "suggested_name": "API_Inconnue", "rate_limit": None, "confidence_score": 0.0 }

Ce qui change par rapport à l’exemple précédent

  1. Nous importons et utilisons la classe Groq du SDK Python pour envoyer une requête Chat Completion à Groq.
  2. Nous formons le prompt (liste messages) avec un rôle system qui indique clairement le format JSON attendu, et un rôle user contenant le texte de l’utilisateur.
  3. Nous appelons client.chat.completions.create(...) et récupérons la réponse.
  4. Nous convertissons la réponse en JSON via json.loads(...).
  5. Nous renvoyons ce JSON, que l’on intègre ensuite dans notre flux normal (détection du confidence_score, etc.).

3. Intégration dans le système complet

Le reste du code (menu principal, ajout, modification, suppression, test d’un endpoint) ne change presque pas. Il suffit de remplacer la fonction d’analyse fictive par la nouvelle fonction analyser_api_avec_groq ci-dessus.

Par exemple, dans la partie « 2. Ajouter une API (assisté par IA) », vous appelez :

resultats_analyse = analyser_api_avec_groq(texte_a_analyser)

… au lieu de la fonction précédente. Le reste de la logique (extraction de api_type, base_url, etc.) est le même.


4. Récapitulatif des étapes pour l’utilisateur

Voici comment le flux se déroulera avec la nouvelle intégration Groq :

  1. Menu Principal : L’utilisateur choisit « Ajouter une API (assisté par IA) ».
  2. Coller la doc ou fournir une URL / description.
  3. Appel Groq :
    • Votre code envoie un prompt à l’API Groq contenant (en system) le schéma JSON désiré, puis (en user) le texte fourni.
    • Groq renvoie un JSON structuré contenant (idéalement) les infos d’API détectées.
  4. Score de confiance :
    • Si confidence_score < 0.5, demandez des précisions à l’utilisateur.
  5. Enregistrement :
    • Enregistrez ces infos dans la configuration interne (apis_configurees).
  6. Liste, Modification et Suppression :
    • Inchangés : on continue à proposer la liste des API, le choix de modifications en langage naturel (URL, clé, endpoints).
  7. Test d’un endpoint :
    • Pareil : on demande les paramètres, on construit la requête requests.get() ou requests.post(), etc., on affiche la réponse.

5. Exemple d’utilisation concrète avec Spotify

Prenons l’exemple d’une documentation (ou description) assez concise pour l’API Spotify, comme :

« Spotify a une API REST pour gérer les playlists. L’URL de base est https://api.spotify.com/v1. Il faut un Bearer token dans l’en-tête Authorization. Un endpoint GET /playlists/{playlist_id}/tracks permet de lister les pistes. »

Le système :

  1. L’utilisateur colle ce texte.
  2. Notre fonction analyser_api_avec_groq envoie le prompt à Groq, qui renvoie un JSON avec :
    • api_type: "REST"
    • base_url: "https://api.spotify.com/v1"
    • auth_info: { "type": "Bearer", "key_name": "Authorization", "required": True }
    • etc.
  3. Nous détectons un confidence_score. Disons qu’il vaut 0.85.
  4. Nous invitons l’utilisateur à saisir la clé token Spotify.
  5. Nous stockons la config.

Ensuite, l’utilisateur peut :

  • Lister les API (voit « Spotify »).
  • Modifier un endpoint par langage naturel (« Je veux ajouter un paramètre market de type optionnel »).
  • Supprimer l’API (« supprime l’API Spotify »).
  • Tester un endpoint en saisissant playlist_id et, si souhaité, market.

Conclusion

En reprenant le squelette de code fourni et en remplaçant la fonction d’analyse par l’exemple ci-dessus qui utilise Groq, vous rendez votre système entièrement opérationnel :

  1. Récupération du texte utilisateur.
  2. Analyse via Groq (Chat Completion).
  3. Extraction des champs dans le JSON de réponse.
  4. Configuration de l’API dans votre système.
  5. Utilisation (ajout, modification, suppression, test) comme détaillé dans votre code initial.

Vous profitez ainsi de la puissance du LLM de Groq pour structurer automatiquement la configuration d’API sans avoir à écrire de règles complexes.

问题

Maintenant que tu sais ce qu'est l'api groq fait moi un code complet qui respecte ceci :
"En tant qu'assistant expert en intégration d'API, votre objectif est de guider l'utilisateur dans la création d'un système intuitif pour ajouter, configurer, **modifier et supprimer** des API. Ce système permettra à un agent IA d'utiliser ces API. Vous utiliserez l'API Groq pour l'analyse intelligente des entrées utilisateur.

Voici les étapes à suivre :

1. **Interface Menu:** Créez un menu principal avec les options suivantes :
* Ajouter une API (assisté par IA)
* Liste des API configurées
* Modifier une API
* Supprimer une API
* Tester un endpoint
* Quitter

2. **Ajout d'API:**
* Demandez à l'utilisateur s'il souhaite coller la documentation de l'API.
* Demandez l'URL de l'API ou une description en langage naturel.
* Utilisez l'API Groq (avec la clé API `gsk_XXXXXXXXXXXXXXX`) pour analyser l'entrée utilisateur (URL, description, documentation) et extraire les informations suivantes :
* Type d'API (REST, GraphQL, SOAP)
* URL de base
* Informations d'authentification (type, emplacement, nom de la clé, obligatoire)
* En-têtes communs
* Endpoints détectés (nom, chemin, méthode, paramètres requis, paramètres optionnels, description)
* Nom suggéré pour l'API
* Informations sur la limitation de débit
* Score de confiance de l'analyse

* Si le score de confiance est inférieur à 0.5, guidez l'utilisateur pour compléter les informations manquantes.
* Demandez la valeur de la clé API si l'authentification est requise.
* Enregistrez la configuration de l'API.

3. **Liste des API:**
* Affichez la liste des API configurées avec leur URL de base et leurs endpoints.

4. **Modification d'API:**
* Affichez la liste des API configurées.
* Demandez à l'utilisateur quelle API il souhaite modifier.
* Demandez à l'utilisateur ce qu'il souhaite modifier dans la configuration de l'API (par exemple, URL de base, clé API, endpoints, etc.) **en utilisant le langage naturel.**
* Si l'utilisateur souhaite modifier un endpoint, guidez-le pour spécifier les changements (par exemple, ajouter un paramètre, modifier la méthode HTTP, etc.).
* Mettez à jour la configuration de l'API en conséquence.

5. **Suppression d'API:**
* Affichez la liste des API configurées.
* Demandez à l'utilisateur quelle API il souhaite supprimer **en utilisant le langage naturel.**
* Demandez confirmation avant de supprimer l'API.
* Supprimez la configuration de l'API.

6. **Tester un Endpoint (avec exemple Spotify):**
* Affichez la liste des endpoints disponibles pour une API sélectionnée.
* Demandez à l'utilisateur de choisir un endpoint à tester.
* **Exemple concret :** Si l'utilisateur a configuré l'API Spotify et choisit un endpoint pour lire une playlist, demandez-lui l'ID de la playlist. Si l'utilisateur choisit un endpoint pour vérifier si une musique est dans une playlist, demandez-lui l'ID de la playlist et l'ID de la musique.
* Générez et exécutez le code pour appeler l'endpoint en utilisant la configuration de l'API (voir l'exemple de code Python fourni comme référence). Adaptez le code pour gérer les paramètres spécifiques à l'exemple Spotify (ID de playlist, ID de musique).
* Affichez le résultat du test. Par exemple, confirmez si la playlist est en cours de lecture ou si la musique spécifiée est dans la playlist.

**Exemple d'interaction :**

\[... L'exemple d'ajout d'API reste le même ...]

**Utilisateur:** Je veux modifier une API.

**Assistant:** Voici la liste des API configurées : \[Liste des API]. Laquelle souhaitez-vous modifier ?

**Utilisateur:** Spotify

**Assistant:** Que voulez-vous modifier dans la configuration de l'API Spotify ? (par exemple, "changer l'URL de base", "mettre à jour la clé API", "ajouter un endpoint", "modifier un endpoint", "supprimer un endpoint")

**Utilisateur:** Je veux ajouter un paramètre à un endpoint.

**Assistant:** Quel endpoint souhaitez-vous modifier ? \[Liste des endpoints de Spotify]

**Utilisateur:** `/playlists/{playlist_id}/tracks`

**Assistant:** Quel paramètre souhaitez-vous ajouter ?

**Utilisateur:** Un paramètre optionnel "market" de type string.

**Assistant:** Le paramètre "market" a été ajouté à l'endpoint `/playlists/{playlist_id}/tracks`.

**Utilisateur:** Je veux supprimer une API.

**Assistant:** Voici la liste des API configurées : \[Liste des API]. Laquelle souhaitez-vous supprimer ?

**Utilisateur:** Supprime l'API Spotify.

**Assistant:** Êtes-vous sûr de vouloir supprimer l'API Spotify ? (o/n)

**Utilisateur:** o

**Assistant:** L'API Spotify a été supprimée.

**Exemple de code Python:**

\[Code Python fourni dans la question, avec des modifications pour la modification et la suppression d'API dans `main()` et potentiellement de nouvelles fonctions pour gérer ces actions]

**Contraintes:**

* Utilisez un langage clair et concis.
* Guidez l'utilisateur à travers chaque étape du processus.
* Assurez-vous que le système est intuitif et facile à utiliser.
* Générez du code Python valide pour interagir avec les API configurées.
* Testez le code généré pour vous assurer qu'il fonctionne correctement.
* **Permettez la modification et la suppression d'API en utilisant le langage naturel.**
* Concentrez-vous sur l'exemple d'utilisation de l'API Spotify pour lire une playlist et vérifier la présence d'une musique dans une playlist.

Répondez en français. Votre réponse doit inclure le menu principal et guider l'utilisateur à travers les étapes d'ajout d'une API, de la liste des API, de la modification d'API, de la suppression d'API et du test d'un endpoint, en mettant l'accent sur l'exemple concret d'utilisation de l'API Spotify et la modification/suppression en langage naturel."

思考

Outlining the solution

I’m detailing a Python script using the Groq SDK to analyze input. The script guides a user through a menu selection, invokes a function to query Groq for analysis, and demonstrates the use of Groq’s ChatCompletion API.

Pensée sur l'intégration de l'API Groq pendant 12 secondes

回答

Voici un exemple de code Python complet qui illustre :

  1. Un menu principal en ligne de commande.
  2. L’ajout d’une API par analyse intelligente de la documentation (ou description) via l’API Groq (clé gsk_XXXXXXXXXXXXXXX).
  3. La liste des APIs configurées.
  4. La modification d’une API (URL, clé, endpoints, etc.) en langage naturel.
  5. La suppression d’une API en langage naturel.
  6. Le test d’un endpoint, avec un exemple concret d’utilisation de l’API Spotify (lecture de playlist, vérification de la présence d’une musique).

Ce code est pensé pour être facilement adapté et étendu selon vos besoins. Suivez les commentaires pour comprendre chaque partie.


1. Installer la librairie Groq

Avant de tester ce script, installez la librairie Groq :

pip install groq

2. Code Complet

import sys import json import requests # IMPORTANT : importez le SDK Groq from groq import Groq # ----------------------------------------------------------------------------- # Stockage en mémoire des APIs (vous pouvez remplacer par un fichier ou une base de données) apis_configurees = [] # ----------------------------------------------------------------------------- # Fonction d'appel à l'API Groq pour analyser l'entrée de l'utilisateur def analyser_api_avec_groq(input_text, groq_api_key="gsk_XXXXXXXXXXXXXXX"): """ Envoie 'input_text' à l’API Groq via un chat completion, pour en extraire un JSON décrivant les informations d'API. Le JSON renvoyé doit contenir au moins : - api_type (REST, GraphQL, SOAP) - base_url - auth_info (type, key_name, required) - common_headers - endpoints (liste d’endpoints) - suggested_name - rate_limit - confidence_score (nombre entre 0 et 1) """ # Initialisation du client Groq avec la clé fournie client = Groq(api_key=groq_api_key) # Préparez les messages pour la conversation # Rôle "system" : instruction à Groq sur le format JSON désiré # Rôle "user" : le texte de l’utilisateur (doc API, URL, description) messages = [ { "role": "system", "content": ( "Tu es un assistant d'analyse d'API. " "Retourne un JSON de la forme :\n" "{\n" " \"api_type\": \"REST | GraphQL | SOAP\",\n" " \"base_url\": \"string\",\n" " \"auth_info\": {\n" " \"type\": \"string (Bearer, Basic, etc.)\",\n" " \"key_name\": \"string\",\n" " \"required\": true/false\n" " },\n" " \"common_headers\": {\n" " \"Header-Name\": \"Header-Value\"\n" " },\n" " \"endpoints\": [\n" " {\n" " \"name\": \"string\",\n" " \"path\": \"string\",\n" " \"method\": \"GET | POST | ...\",\n" " \"required_params\": [\"param1\", \"param2\"],\n" " \"optional_params\": [\"param1\", \"param2\"],\n" " \"description\": \"string\"\n" " }\n" " ],\n" " \"suggested_name\": \"string\",\n" " \"rate_limit\": \"string\",\n" " \"confidence_score\": 0.x\n" "}\n" "Analyse le texte ci-après et complète ces champs." ) }, { "role": "user", "content": input_text } ] try: # Appel Chat Completion à l'API Groq chat_completion = client.chat.completions.create( messages=messages, model="llama-3.3-70b-versatile", temperature=0.0, # On veut une réponse la plus déterministe possible max_completion_tokens=1024, top_p=1, stream=False, # Vous pouvez activer le mode JSON bêta : # response_format={"type": "json_object"}, ) # Récupère le texte de la réponse content = chat_completion.choices[0].message.content # Tente de parser en JSON data = json.loads(content) return data except Exception as e: print(f"Erreur lors de l'analyse Groq : {e}") # En cas d'erreur, on renvoie un squelette vide return { "api_type": None, "base_url": None, "auth_info": { "type": None, "key_name": None, "required": False }, "common_headers": {}, "endpoints": [], "suggested_name": "API_Inconnue", "rate_limit": None, "confidence_score": 0.0 } # ----------------------------------------------------------------------------- # 2. Ajout d'une API (assisté par IA) def ajouter_api(): print("=== Ajout d’une nouvelle API ===") # 2.1 Demande à l'utilisateur s'il souhaite coller la documentation coller_doc = input("Voulez-vous coller la documentation de l’API ? (o/n) : ") doc_api = "" if coller_doc.lower() == 'o': print("Collez la documentation ci-dessous (validez par une ligne vide) :") lignes_doc = [] while True: ligne = input() if ligne == "": break lignes_doc.append(ligne) doc_api = "\n".join(lignes_doc) # 2.2 Demandez l’URL ou une description en langage naturel url_ou_description = input("Entrez l’URL de l’API ou une description en langage naturel : ") # Prépare le texte à analyser texte_a_analyser = doc_api if doc_api else url_ou_description # 2.3 Analyse via Groq resultats_analyse = analyser_api_avec_groq(texte_a_analyser, groq_api_key="gsk_XXXXXXXXXXXXXXX") confidence_score = resultats_analyse.get("confidence_score", 0) # 2.4 Si le score de confiance est faible, on redemande plus d'infos if confidence_score < 0.5: print("Le score de confiance de l’analyse est faible. Veuillez fournir plus d’informations.") # Optionnel : on pourrait réitérer la demande à l’utilisateur # ... # Récupération des champs api_type = resultats_analyse.get("api_type") base_url = resultats_analyse.get("base_url") auth_info = resultats_analyse.get("auth_info", {}) common_headers = resultats_analyse.get("common_headers", {}) endpoints = resultats_analyse.get("endpoints", []) suggested_name = resultats_analyse.get("suggested_name", "NouvelleAPI") rate_limit = resultats_analyse.get("rate_limit") print(f"Nom suggéré pour l’API : {suggested_name}") nom_api = input(f"Entrez le nom de l’API ({suggested_name}) : ") if not nom_api: nom_api = suggested_name # Authentification api_key_value = None if auth_info.get("required", False): api_key_value = input("Entrez la valeur de la clé API ou du token d’authentification : ") # Construction de la configuration de la nouvelle API nouvelle_api = { "name": nom_api, "type": api_type, "base_url": base_url, "auth_info": auth_info, "api_key_value": api_key_value, "common_headers": common_headers, "endpoints": endpoints, "rate_limit": rate_limit } # 2.5 Enregistrement apis_configurees.append(nouvelle_api) print(f"L’API '{nom_api}' a bien été ajoutée avec l’URL de base : {base_url}\n") # ----------------------------------------------------------------------------- # 3. Lister les API configurées def lister_apis(): print("=== Liste des API configurées ===") if not apis_configurees: print("Aucune API n’est configurée pour le moment.\n") return for i, api in enumerate(apis_configurees): print(f"{i+1}. Nom : {api['name']}") print(f" URL de base : {api['base_url']}") print(f" Type : {api.get('type')}") if api.get("rate_limit"): print(f" Limitation de débit : {api['rate_limit']}") print(" Endpoints :") for endpoint in api["endpoints"]: print(f" - {endpoint['name']} ({endpoint['method']} {endpoint['path']})") print() print() # ----------------------------------------------------------------------------- # 4. Modifier une API def modifier_api(): print("=== Modification d’une API ===") if not apis_configurees: print("Aucune API n’est configurée.\n") return # 4.1 Affichez la liste des API for i, api in enumerate(apis_configurees): print(f"{i+1}. {api['name']}") # 4.2 Demandez laquelle modifier (nom ou numéro) choix = input("Quelle API souhaitez-vous modifier ? Entrez un nom ou un numéro : ") api_choisie = None # Tente la conversion en entier try: index = int(choix) - 1 if 0 <= index < len(apis_configurees): api_choisie = apis_configurees[index] except ValueError: # Sinon on cherche par nom for api in apis_configurees: if api["name"].lower() == choix.lower(): api_choisie = api break if not api_choisie: print("API introuvable.\n") return print(f"API sélectionnée : {api_choisie['name']}") print("Que voulez-vous modifier ? (ex: 'changer l'URL de base', 'mettre à jour la clé API', 'ajouter un endpoint', 'modifier un endpoint', 'supprimer un endpoint')") modification = input("> ") # 4.3 Logique simplifiée d’interprétation du texte modification_lower = modification.lower() if "url" in modification_lower: nouvelle_url = input("Entrez la nouvelle URL de base : ") api_choisie["base_url"] = nouvelle_url print("URL de base modifiée avec succès.\n") if "clé" in modification_lower or "key" in modification_lower: nouvelle_cle = input("Entrez la nouvelle clé API : ") api_choisie["api_key_value"] = nouvelle_cle print("Clé API modifiée avec succès.\n") if "ajouter un endpoint" in modification_lower: print("=== Ajout d'un endpoint ===") nom_endpoint = input("Nom du nouvel endpoint : ") path_endpoint = input("Chemin (ex: /playlists/{playlist_id}/tracks) : ") methode = input("Méthode HTTP (GET, POST, etc.) : ") params_requis = input("Paramètres requis (séparés par des virgules) : ").split(",") params_op = input("Paramètres optionnels (séparés par des virgules) : ").split(",") nouveau_endpoint = { "name": nom_endpoint, "path": path_endpoint, "method": methode.upper(), "required_params": [p.strip() for p in params_requis if p.strip()], "optional_params": [p.strip() for p in params_op if p.strip()], "description": "" } api_choisie["endpoints"].append(nouveau_endpoint) print(f"Endpoint '{nom_endpoint}' ajouté.\n") if "modifier un endpoint" in modification_lower: print("=== Modification d'un endpoint existant ===") for i, ep in enumerate(api_choisie["endpoints"]): print(f"{i+1}. {ep['name']} ({ep['method']} {ep['path']})") choix_ep = input("Quel endpoint souhaitez-vous modifier ? (numéro ou nom) : ") endpoint_choisi = None try: ep_index = int(choix_ep) - 1 if 0 <= ep_index < len(api_choisie["endpoints"]): endpoint_choisi = api_choisie["endpoints"][ep_index] except ValueError: for ep in api_choisie["endpoints"]: if ep["name"].lower() == choix_ep.lower(): endpoint_choisi = ep break if not endpoint_choisi: print("Endpoint introuvable.") return print(f"Endpoint sélectionné : {endpoint_choisi['name']}") action_modif = input("Que voulez-vous modifier ? (ex: 'ajouter un paramètre', 'changer la méthode', etc.) : ") if "ajouter un paramètre" in action_modif.lower(): nom_param = input("Nom du paramètre : ") type_param = input("Paramètre requis ou optionnel ? (r/o) : ") if type_param.lower() == "r": endpoint_choisi["required_params"].append(nom_param) print(f"Le paramètre requis '{nom_param}' a été ajouté.") else: endpoint_choisi["optional_params"].append(nom_param) print(f"Le paramètre optionnel '{nom_param}' a été ajouté.") if "supprimer un endpoint" in modification_lower: print("=== Suppression d'un endpoint ===") for i, ep in enumerate(api_choisie["endpoints"]): print(f"{i+1}. {ep['name']} ({ep['method']} {ep['path']})") choix_ep = input("Quel endpoint souhaitez-vous supprimer ? (numéro ou nom) : ") ep_a_supprimer = None try: ep_index = int(choix_ep) - 1 if 0 <= ep_index < len(api_choisie["endpoints"]): ep_a_supprimer = api_choisie["endpoints"][ep_index] except ValueError: for ep in api_choisie["endpoints"]: if ep["name"].lower() == choix_ep.lower(): ep_a_supprimer = ep break if ep_a_supprimer: api_choisie["endpoints"].remove(ep_a_supprimer) print(f"L’endpoint '{ep_a_supprimer['name']}' a été supprimé.") else: print("Endpoint introuvable.") print("Modification(s) terminée(s).\n") # ----------------------------------------------------------------------------- # 5. Supprimer une API def supprimer_api(): print("=== Suppression d’une API ===") if not apis_configurees: print("Aucune API n’est configurée.\n") return # 5.1 Liste des API for i, api in enumerate(apis_configurees): print(f"{i+1}. {api['name']}") # 5.2 Demandez laquelle supprimer (nom ou numéro) choix = input("Quelle API souhaitez-vous supprimer ? (nom ou numéro) : ") api_a_supprimer = None try: index = int(choix) - 1 if 0 <= index < len(apis_configurees): api_a_supprimer = apis_configurees[index] except ValueError: for api in apis_configurees: if api["name"].lower() == choix.lower(): api_a_supprimer = api break if not api_a_supprimer: print("API introuvable.\n") return # 5.3 Confirmation confirm = input(f"Êtes-vous sûr de vouloir supprimer l’API {api_a_supprimer['name']} ? (o/n) : ") if confirm.lower() == 'o': apis_configurees.remove(api_a_supprimer) print(f"L’API {api_a_supprimer['name']} a été supprimée.\n") else: print("Opération annulée.\n") # ----------------------------------------------------------------------------- # 6. Tester un Endpoint (Exemple avec Spotify) def tester_endpoint(): print("=== Tester un endpoint ===") if not apis_configurees: print("Aucune API n’est configurée.\n") return # 6.1 Sélection de l’API for i, api in enumerate(apis_configurees): print(f"{i+1}. {api['name']}") choix = input("Sur quelle API souhaitez-vous tester un endpoint ? (nom ou numéro) : ") api_choisie = None try: index = int(choix) - 1 if 0 <= index < len(apis_configurees): api_choisie = apis_configurees[index] except ValueError: for api in apis_configurees: if api["name"].lower() == choix.lower(): api_choisie = api break if not api_choisie: print("API introuvable.\n") return # 6.2 Sélection de l’endpoint if not api_choisie["endpoints"]: print(f"L’API {api_choisie['name']} n’a aucun endpoint configuré.\n") return print(f"Endpoints disponibles pour {api_choisie['name']} :") for i, ep in enumerate(api_choisie["endpoints"]): print(f"{i+1}. {ep['name']} ({ep['method']} {ep['path']})") choix_ep = input("Quel endpoint souhaitez-vous tester ? (numéro ou nom) : ") endpoint_choisi = None try: ep_index = int(choix_ep) - 1 if 0 <= ep_index < len(api_choisie["endpoints"]): endpoint_choisi = api_choisie["endpoints"][ep_index] except ValueError: for ep in api_choisie["endpoints"]: if ep["name"].lower() == choix_ep.lower(): endpoint_choisi = ep break if not endpoint_choisi: print("Endpoint introuvable.") return # Exemple concret pour Spotify : # - Lire une playlist : param requis => playlist_id # - Vérifier si une musique est dans une playlist : param requis => playlist_id, track_id (ou music_id) # 6.3 Récupération des paramètres (required et optional) required_params = {} for rp in endpoint_choisi.get("required_params", []): required_params[rp] = input(f"Entrez la valeur pour '{rp}' : ") optional_params = {} for op in endpoint_choisi.get("optional_params", []): val = input(f"Entrez la valeur (ou laissez vide) pour le paramètre optionnel '{op}' : ") if val: optional_params[op] = val # 6.4 Construction de l’URL base_url = api_choisie["base_url"] path = endpoint_choisi["path"] # Remplace les variables {param} dans le path for rp_key, rp_value in required_params.items(): path = path.replace(f"{{{rp_key}}}", rp_value) url = base_url + path # Prépare les en-têtes headers = dict(api_choisie["common_headers"]) auth_info = api_choisie.get("auth_info", {}) if auth_info.get("required") and api_choisie.get("api_key_value"): if auth_info["type"].lower() == "bearer": headers[auth_info["key_name"]] = f"Bearer {api_choisie['api_key_value']}" else: # Autres types (ex: Basic, etc.) headers[auth_info["key_name"]] = api_choisie["api_key_value"] # Prépare les query params (pour GET) ou body (pour POST, etc.) params = {} for op_key, op_value in optional_params.items(): params[op_key] = op_value method = endpoint_choisi["method"].upper() print(f"Lancement du test de l'endpoint : {method} {url}") # 6.5 Exécution de la requête response = None try: if method == "GET": response = requests.get(url, headers=headers, params=params) elif method == "POST": response = requests.post(url, headers=headers, json=params) elif method == "PUT": response = requests.put(url, headers=headers, json=params) elif method == "DELETE": response = requests.delete(url, headers=headers, json=params) else: print(f"Méthode {method} non gérée dans cet exemple.") return if response is not None: print(f"Statut de la réponse : {response.status_code}") print("Corps de la réponse :") try: print(json.dumps(response.json(), indent=2)) except: print(response.text) except Exception as e: print(f"Erreur lors de l’appel à l’endpoint : {e}") # ----------------------------------------------------------------------------- # Fonction principale : menu def main(): while True: print("=== Menu Principal ===") print("1. Ajouter une API (assisté par IA)") print("2. Liste des API configurées") print("3. Modifier une API") print("4. Supprimer une API") print("5. Tester un endpoint") print("6. Quitter") choix = input("Choisissez une option : ") if choix == '1': ajouter_api() elif choix == '2': lister_apis() elif choix == '3': modifier_api() elif choix == '4': supprimer_api() elif choix == '5': tester_endpoint() elif choix == '6': print("Au revoir !") sys.exit(0) else: print("Choix invalide.\n") if __name__ == "__main__": main()

3. Explication

  1. Menu Principal
    L’utilisateur est guidé par un menu :

    • (1) Ajouter une API via Groq.
    • (2) Lister les API (nom, URL, endpoints).
    • (3) Modifier une API (changer l’URL, la clé, ajouter ou modifier un endpoint, etc.).
    • (4) Supprimer une API (avec confirmation).
    • (5) Tester un endpoint (ex : Spotify).
    • (6) Quitter le programme.
  2. Ajout d’API (assisté par IA)

    • Demande de coller la documentation (texte multi-ligne) ou bien de donner une description / URL.
    • Envoie ce texte à l’API Groq via la fonction analyser_api_avec_groq(...), qui génère un JSON décrivant l’API.
    • Si le confidence_score < 0.5, on avertit l’utilisateur qu’on manque d’infos.
    • On enregistre ensuite la configuration.
  3. Liste des APIs

    • Affiche toutes les APIs déjà enregistrées (nom, URL de base, endpoints, etc.).
  4. Modification d’API

    • En langage naturel, l’utilisateur tape : « Je veux changer la clé » ou « ajouter un endpoint » ou « modifier un endpoint ».
    • Le code interroge l’utilisateur pour connaître les nouvelles valeurs.
  5. Suppression d’API

    • Liste d’abord les APIs, puis on peut choisir par nom ou index.
    • Confirme avant de supprimer.
  6. Test d’un endpoint (exemple Spotify)

    • On choisit une API, puis un endpoint (ex : /playlists/{playlist_id}/tracks).
    • On saisit la valeur de {playlist_id} et éventuellement market, etc.
    • On exécute une requête HTTP en tenant compte de l’authentification (Bearer token, Basic, etc.).
    • On affiche la réponse (code et JSON).

En suivant ce script, vous pouvez gérer tout le cycle de vie d’une intégration d’API (ajout, modification, suppression, test) avec une aide automatique pour extraire les détails d’API grâce à Groq.

问题

j'ai ce type de probleme peux tu les corrigé pour que le tout sois plus agreable a utiliser tu peux aussi faire appelel a l'ia qui a beaucoup de donné :
=== Menu Principal ===
1. Ajouter une API (assisté par IA)
2. Liste des API configurées
3. Modifier une API
4. Supprimer une API
5. Tester un endpoint
6. Quitter
Choisissez une option : 1
=== Ajout d’une nouvelle API ===
Voulez-vous coller la documentation de l’API ? (o/n) : o
Collez la documentation ci-dessous (validez par une ligne vide) :
U.S. flagAn official website of the United States government Here's how you know
Dot gov
The .gov means it's official.
Federal government websites often end in .gov or .mil. Before sharing sensitive information, make sure you're on a federal government site.

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Welcome to the NASA API portal. The objective of this site is to make NASA data, including imagery, eminently accessible to application developers. This catalog focuses on broadly useful and user friendly APIs and does not hold every NASA API.

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If you don't receive your API Key via e-mail within a few minutes, please contact us.

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Account ID: be13d8b0-4c1c-47ff-9fb9-6392250058b6
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Web Service Rate Limits
Limits are placed on the number of API requests you may make using your API key. Rate limits may vary by service, but the defaults are:

Hourly Limit: 1,000 requests per hour
For each API key, these limits are applied across all api.nasa.gov API requests. Exceeding these limits will lead to your API key being temporarily blocked from making further requests. The block will automatically be lifted by waiting an hour. If you need higher rate limits, contact us.

DEMO_KEY Rate Limits
In documentation examples, the special DEMO_KEY api key is used. This API key can be used for initially exploring APIs prior to signing up, but it has much lower rate limits, so you’re encouraged to signup for your own API key if you plan to use the API (signup is quick and easy). The rate limits for the DEMO_KEY are:

Hourly Limit: 30 requests per IP address per hour
Daily Limit: 50 requests per IP address per day
How Do I See My Current Usage?
Your can check your current rate limit and usage details by inspecting the X-RateLimit-Limit and X-RateLimit-Remaining HTTP headers that are returned on every API response. For example, if an API has the default hourly limit of 1,000 request, after making 2 requests, you will receive this HTTP header in the response of the second request:

X-RateLimit-Remaining: 998

The hourly counters for your API key reset on a rolling basis.

Example: If you made 500 requests at 10:15AM and 500 requests at 10:25AM, your API key would become temporarily blocked. This temporary block of your API key would cease at 11:15AM, at which point you could make 500 requests. At 11:25AM, you could then make another 500 requests.

Anyone can register for an api.nasa.gov key, which can be used to access data across federal agencies.
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APOD: Astronomy Picture of the Day
Asteroids NeoWs: Near Earth Object Web Service
Asteroids - NeoWs
NeoWs (Near Earth Object Web Service) is a RESTful web service for near earth Asteroid information. With NeoWs a user can: search for Asteroids based on their closest approach date to Earth, lookup a specific Asteroid with its NASA JPL small body id, as well as browse the overall data-set.

Data-set: All the data is from the NASA JPL Asteroid team (http://neo.jpl.nasa.gov/).

This API is maintained by SpaceRocks Team: David Greenfield, Arezu Sarvestani, Jason English and Peter Baunach.

Neo - Feed
Retrieve a list of Asteroids based on their closest approach date to Earth. GET https://api.nasa.gov/neo/rest/v1/feed?start_date=START_DATE&end_date=END_DATE&api_key=API_KEY

Query Parameters
Parameter Type Default Description
start_date YYYY-MM-DD none Starting date for asteroid search
end_date YYYY-MM-DD 7 days after start_date Ending date for asteroid search
api_key string DEMO_KEY api.nasa.gov key for expanded usage
Example query
https://api.nasa.gov/neo/rest/v1/feed?start_date=2015-09-07&end_date=2015-09-08&api_key=DEMO_KEY

Neo - Lookup
Lookup a specific Asteroid based on its NASA JPL small body (SPK-ID) ID GET https://api.nasa.gov/neo/rest/v1/neo/

Path Parameters
Parameter Type Default Description
asteroid_id int none Asteroid SPK-ID correlates to the NASA JPL small body
api_key string DEMO_KEY api.nasa.gov key for expanded usage
Example query
https://api.nasa.gov/neo/rest/v1/neo/3542519?api_key=DEMO_KEY

Neo - Browse
Browse the overall Asteroid data-set GET https://api.nasa.gov/neo/rest/v1/neo/browse/

Example query
https://api.nasa.gov/neo/rest/v1/neo/browse?api_key=DEMO_KEY

DONKI: Space Weather Database Of Notifications, Knowledge, Information
Earth: Unlock the significant public investment in earth observation data
EONET: The Earth Observatory Natural Event Tracker
EPIC: Earth Polychromatic Imaging Camera
Exoplanet: Programmatic access to NASA's Exoplanet Archive database
Open Science Data Repository: Programmatic interface for the Open Science Data Repository website
Insight: Mars Weather Service API
Mars Rover Photos: Image data gathered by NASA's Curiosity, Opportunity, and Spirit rovers on Mars
NASA Image and Video Library: API to access the NASA Image and Video Library site at images.nasa.gov
TechTransfer: Patents, Software, and Tech Transfer Reports
Satellite Situation Center: System to cast geocentric spacecraft location information into a framework of (empirical) geophysical regions
SSD/CNEOS: Solar System Dynamics and Center for Near-Earth Object Studies
Techport: API to make NASA technology project data available in a machine-readable format
TLE API: Two line element data for earth-orbiting objects at a given point in time
Vesta/Moon/Mars Trek WMTS: A Web Map Tile Service for the Vesta, Moon, and Mars Trek imagery projects
If you find a bug, please note that this page acts as a central catalog and key service for public APIs. It does not hold the actual API code. For bugs in the APIs, please look for a link to the individual API pages and reach out there. For a problem in this page, please add an issue or pull request to the GitHub repository.

code.nasa.gov
data.nasa.gov
api.nasa.gov
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NASA Official: Nidhi Wahi

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Office of the Chief Information Officer
[email protected]

skibidi
Entrez l’URL de l’API ou une description en langage naturel : voici l'url de l'api https://api.nasa.gov/ ainsi que la clé 5xK9D97IiDTTCjEnNaSIGAivfKkPOqDipGjDetne

Erreur lors de l'analyse Groq : Expecting value: line 1 column 1 (char 0)
Le score de confiance de l’analyse est faible. Veuillez fournir plus d’informations.
Nom suggéré pour l’API : API_Inconnue
Entrez le nom de l’API (API_Inconnue) : L’API 'API_Inconnue' a bien été ajoutée avec l’URL de base : None

=== Menu Principal ===
1. Ajouter une API (assisté par IA)
2. Liste des API configurées
3. Modifier une API
4. Supprimer une API
5. Tester un endpoint
6. Quitter
Choisissez une option : 2
=== Liste des API configurées ===
1. Nom : API_Inconnue
URL de base : None
Type : None
Endpoints :


=== Menu Principal ===
1. Ajouter une API (assisté par IA)
2. Liste des API configurées
3. Modifier une API
4. Supprimer une API
5. Tester un endpoint
6. Quitter
Choisissez une option : 1
=== Ajout d’une nouvelle API ===
Voulez-vous coller la documentation de l’API ? (o/n) : n
Entrez l’URL de l’API ou une description en langage naturel : 5xK9D97IiDTTCjEnNaSIGAivfKkPOqDipGjDetne c'est la clé et voici l'url https://api.nasa.gov/
Erreur lors de l'analyse Groq : Expecting value: line 1 column 1 (char 0)
Le score de confiance de l’analyse est faible. Veuillez fournir plus d’informations.
Nom suggéré pour l’API : API_Inconnue
Entrez le nom de l’API (API_Inconnue) :
L’API 'API_Inconnue' a bien été ajoutée avec l’URL de base : None

=== Menu Principal ===
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2. Liste des API configurées
3. Modifier une API
4. Supprimer une API
5. Tester un endpoint
6. Quitter
Choisissez une option : 2
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1. Nom : API_Inconnue
URL de base : None
Type : None
Endpoints :

2. Nom : API_Inconnue
URL de base : None
Type : None
Endpoints :


=== Menu Principal ===
1. Ajouter une API (assisté par IA)
2. Liste des API configurées
3. Modifier une API
4. Supprimer une API
5. Tester un endpoint
6. Quitter
Choisissez une option :

思考

Tackling large text

User's data seems too large for Groq API. Let's break it into chunks or multiple requests to prevent JSON parsing errors.

Refining logic

I'm thinking through strategies like summarization before passing data to Groq API and trying smaller models to better handle oversized inputs and avoid empty JSON errors.

Enhancing user experience

I'm exploring options to simplify the code, like trying different models and adopting a chunking approach for handling large documents, ensuring a smoother user experience.

Implementing strategies

I’m focusing on summarizing large documents and conducting partial Groq API calls. This approach aims to enhance user-friendliness and manage extensive text more efficiently.

Enhancing efficiency

I’m detailing methods to manage large documents: automatically chunking them, summarizing first, and conducting partial Groq API calls. This ensures a more efficient and user-friendly process.

Streamlining document handling

I’m setting up a code plan: summarizing larger docs in chunks, then analyzing the final summary with Groq API. Smaller docs will be handled directly, ensuring efficient data processing.

Wrapping up the process

I'm focusing on crafting concise summarizer and analyzer functions, introducing a more informative error message for JSON issues, and ensuring a more user-friendly code execution.

Thought about improving API configuration system pendant 31 secondes

回答

Voici une version améliorée du code qui gère mieux les longs textes de documentation et évite (autant que possible) les erreurs de parsing JSON renvoyées par l’API Groq. Pour cela, nous allons :

  1. Tenter d’abord d’envoyer la documentation telle quelle à Groq.
  2. Si elle est trop longue ou renvoie une erreur (par exemple "Expecting value: line 1 column 1 (char 0)"), on la découpe en morceaux et on utilise Groq pour produire un résumé automatique (en plusieurs étapes) avant de réanalyser ce résumé pour extraire les informations d’API.

Ainsi, même si l’utilisateur colle un texte très volumineux, on n’envoie à la fin qu’un texte de taille raisonnable à la fonction qui extrait les champs (URL de base, endpoints, etc.). Nous profiterons également de cette occasion pour afficher des messages plus clairs et guider l’utilisateur.

Remarque : La logique de « découpe puis résumé » peut être adaptée à votre convenance. L’exemple ci-dessous illustre une approche basique qui segmente le texte s’il dépasse une certaine taille (par exemple 3000 caractères).


1. Installation

pip install groq

2. Code Complet

Copiez-collez ce script dans un fichier Python (par exemple main.py) et exécutez-le.

import sys import json import requests # IMPORTANT : importez le SDK Groq from groq import Groq # ----------------------------------------------------------------------------- # Stockage en mémoire des APIs (vous pouvez remplacer par un fichier ou une base de données) apis_configurees = [] # ----------------------------------------------------------------------------- # CONFIG : seuil de caractères au-delà duquel on tentera un résumé avant l'analyse MAX_CHARS_DIRECT_ANALYSIS = 3000 # ----------------------------------------------------------------------------- def summarizer_groq(long_text, groq_api_key="gsk_XXXXXXXXXXXXXXX"): """ Si le texte est trop long pour être analysé en une fois, on le découpe et on génère un résumé progressif. L'objectif est de réduire le texte à une taille raisonnable pour la suite (analyse des endpoints). """ client = Groq(api_key=groq_api_key) # Découpage en chunks de ~3000 caractères pour rester large # Vous pouvez ajuster la taille selon vos besoins et limites du modèle. chunks = [] start = 0 chunk_size = 3000 while start < len(long_text): end = start + chunk_size chunks.append(long_text[start:end]) start = end # Maintenant, on génère un résumé pour chaque chunk, puis on combine ces résumés summaries = [] for i, chunk_text in enumerate(chunks, start=1): print(f"[INFO] Résumé du chunk {i}/{len(chunks)}...") messages = [ { "role": "system", "content": ( "Tu es un assistant chargé de résumer de la documentation d'API. " "Retourne un résumé concis (quelques phrases) du texte fourni. " "Ne donne pas de structure JSON, juste un résumé en langage naturel." ) }, { "role": "user", "content": chunk_text } ] try: completion = client.chat.completions.create( messages=messages, model="llama-3.3-70b-versatile", # ou un autre modèle temperature=0.2, max_completion_tokens=1024, top_p=1, stream=False ) summaries.append(completion.choices[0].message.content.strip()) except Exception as e: print(f"Erreur lors du résumé du chunk {i}: {e}") summaries.append("") # On combine tous les résumés en un texte plus court combined_summary = "\n".join(summaries) print("[INFO] Résumé global généré. Longueur du résumé :", len(combined_summary), "caractères.") return combined_summary def analyser_api_avec_groq(input_text, groq_api_key="gsk_XXXXXXXXXXXXXXX"): """ Envoie 'input_text' à l’API Groq via un chat completion, pour en extraire un JSON décrivant les informations d'API. Le JSON renvoyé doit contenir au moins : - api_type (REST, GraphQL, SOAP) - base_url - auth_info {type, key_name, required} - common_headers - endpoints (liste) - suggested_name - rate_limit - confidence_score """ # 1) Si le texte est trop long, on le résume d'abord text_for_analysis = input_text if len(input_text) > MAX_CHARS_DIRECT_ANALYSIS: print("[INFO] La documentation est trop volumineuse, on génère un résumé d’abord.") text_for_analysis = summarizer_groq(input_text, groq_api_key=groq_api_key) # 2) On tente maintenant d'analyser ce texte (ou ce résumé) pour extraire un JSON client = Groq(api_key=groq_api_key) messages = [ { "role": "system", "content": ( "Tu es un assistant d'analyse d'API. " "Retourne un JSON de la forme :\n" "{\n" " \"api_type\": \"REST | GraphQL | SOAP\",\n" " \"base_url\": \"string\",\n" " \"auth_info\": {\n" " \"type\": \"string (Bearer, Basic, etc.)\",\n" " \"key_name\": \"string\",\n" " \"required\": true/false\n" " },\n" " \"common_headers\": {\n" " \"Header-Name\": \"Header-Value\"\n" " },\n" " \"endpoints\": [\n" " {\n" " \"name\": \"string\",\n" " \"path\": \"string\",\n" " \"method\": \"GET | POST | ...\",\n" " \"required_params\": [\"param1\", \"param2\"],\n" " \"optional_params\": [\"param1\", \"param2\"],\n" " \"description\": \"string\"\n" " }\n" " ],\n" " \"suggested_name\": \"string\",\n" " \"rate_limit\": \"string\",\n" " \"confidence_score\": 0.x\n" "}\n" "Analyse le texte ci-après et complète ces champs au mieux." ) }, { "role": "user", "content": text_for_analysis } ] try: chat_completion = client.chat.completions.create( messages=messages, model="llama-3.3-70b-versatile", temperature=0.0, max_completion_tokens=1024, top_p=1, stream=False, ) content = chat_completion.choices[0].message.content # Tente de parser en JSON data = json.loads(content) return data except Exception as e: print(f"[ERREUR] Impossible d'analyser en JSON via Groq : {e}") print("[INFO] Nous allons retourner un squelette par défaut.") return { "api_type": None, "base_url": None, "auth_info": { "type": None, "key_name": None, "required": False }, "common_headers": {}, "endpoints": [], "suggested_name": "API_Inconnue", "rate_limit": None, "confidence_score": 0.0 } # ----------------------------------------------------------------------------- # 2. Ajout d'une API (assisté par IA) def ajouter_api(): print("=== Ajout d’une nouvelle API ===") # 2.1 Demande à l'utilisateur s'il souhaite coller la documentation coller_doc = input("Voulez-vous coller la documentation de l’API ? (o/n) : ") doc_api = "" if coller_doc.lower() == 'o': print("Collez la documentation ci-dessous (validez par une ligne vide) :") lignes_doc = [] while True: ligne = input() if ligne == "": break lignes_doc.append(ligne) doc_api = "\n".join(lignes_doc) # 2.2 Demandez l’URL ou une description en langage naturel url_ou_description = input( "Entrez l’URL de l’API ou une description en langage naturel (ou appuyez sur Entrée si tout est dans la doc) : " ) # Prépare le texte à analyser (doc + éventuellement une URL/description succincte) texte_complet = "" if doc_api.strip(): texte_complet += doc_api.strip() if url_ou_description.strip(): # On sépare par 2 sauts de ligne pour rendre le tout plus lisible texte_complet += "\n\n" + url_ou_description.strip() if not texte_complet: print("[ATTENTION] Aucune information fournie, l'analyse risque d'être vide.") texte_complet = "Aucune information sur l'API." # 2.3 Analyse via Groq resultats_analyse = analyser_api_avec_groq(texte_complet, groq_api_key="gsk_XXXXXXXXXXXXXXX") confidence_score = resultats_analyse.get("confidence_score", 0) # 2.4 Si le score de confiance est faible, on redemande plus d'infos if confidence_score < 0.5: print("Le score de confiance de l’analyse est faible. " "Les informations retournées peuvent être incomplètes ou incorrectes.") print("Si besoin, vous pouvez modifier la configuration manuellement après coup.") # Récupération des champs api_type = resultats_analyse.get("api_type") base_url = resultats_analyse.get("base_url") auth_info = resultats_analyse.get("auth_info", {}) common_headers = resultats_analyse.get("common_headers", {}) endpoints = resultats_analyse.get("endpoints", []) suggested_name = resultats_analyse.get("suggested_name", "NouvelleAPI") rate_limit = resultats_analyse.get("rate_limit") print(f"Nom suggéré pour l’API : {suggested_name}") nom_api = input(f"Entrez le nom de l’API ({suggested_name}) : ") if not nom_api.strip(): nom_api = suggested_name # Authentification api_key_value = None if auth_info.get("required", False): api_key_value = input("Entrez la valeur de la clé API ou du token d’authentification : ") # Construction de la configuration de la nouvelle API nouvelle_api = { "name": nom_api, "type": api_type, "base_url": base_url, "auth_info": auth_info, "api_key_value": api_key_value, "common_headers": common_headers, "endpoints": endpoints, "rate_limit": rate_limit } # 2.5 Enregistrement apis_configurees.append(nouvelle_api) print(f"\nL’API '{nom_api}' a bien été ajoutée.") print(f" - Type : {api_type}") print(f" - URL de base : {base_url if base_url else 'Aucune URL détectée'}\n") # ----------------------------------------------------------------------------- # 3. Lister les API configurées def lister_apis(): print("=== Liste des API configurées ===") if not apis_configurees: print("Aucune API n’est configurée pour le moment.\n") return for i, api in enumerate(apis_configurees, start=1): print(f"{i}. Nom : {api['name']}") print(f" URL de base : {api['base_url']}") print(f" Type : {api.get('type')}") if api.get("rate_limit"): print(f" Limitation de débit : {api['rate_limit']}") if api["endpoints"]: print(" Endpoints :") for endpoint in api["endpoints"]: print(f" - {endpoint['name']} ({endpoint['method']} {endpoint['path']})") else: print(" Aucun endpoint configuré.") print() print() # ----------------------------------------------------------------------------- # 4. Modifier une API def modifier_api(): print("=== Modification d’une API ===") if not apis_configurees: print("Aucune API n’est configurée.\n") return # 4.1 Affichez la liste des API for i, api in enumerate(apis_configurees, start=1): print(f"{i}. {api['name']}") # 4.2 Demandez laquelle modifier (nom ou numéro) choix = input("Quelle API souhaitez-vous modifier ? Entrez un nom ou un numéro : ") api_choisie = None # Tente la conversion en entier try: index = int(choix) - 1 if 0 <= index < len(apis_configurees): api_choisie = apis_configurees[index] except ValueError: # Sinon on cherche par nom for api in apis_configurees: if api["name"].lower() == choix.lower(): api_choisie = api break if not api_choisie: print("API introuvable.\n") return print(f"\nAPI sélectionnée : {api_choisie['name']}") print("Que voulez-vous modifier ? (ex: 'changer l'URL de base', 'mettre à jour la clé API', " "'ajouter un endpoint', 'modifier un endpoint', 'supprimer un endpoint')") modification = input("> ") modification_lower = modification.lower() if "url" in modification_lower: nouvelle_url = input("Entrez la nouvelle URL de base : ") api_choisie["base_url"] = nouvelle_url print("URL de base modifiée avec succès.\n") if "clé" in modification_lower or "key" in modification_lower: nouvelle_cle = input("Entrez la nouvelle clé API : ") api_choisie["api_key_value"] = nouvelle_cle print("Clé API modifiée avec succès.\n") if "ajouter un endpoint" in modification_lower: print("=== Ajout d'un endpoint ===") nom_endpoint = input("Nom du nouvel endpoint : ") path_endpoint = input("Chemin (ex: /playlists/{playlist_id}/tracks) : ") methode = input("Méthode HTTP (GET, POST, etc.) : ") params_requis = input("Paramètres requis (séparés par des virgules) : ").split(",") params_op = input("Paramètres optionnels (séparés par des virgules) : ").split(",") nouveau_endpoint = { "name": nom_endpoint, "path": path_endpoint, "method": methode.upper(), "required_params": [p.strip() for p in params_requis if p.strip()], "optional_params": [p.strip() for p in params_op if p.strip()], "description": "" } api_choisie["endpoints"].append(nouveau_endpoint) print(f"Endpoint '{nom_endpoint}' ajouté.\n") if "modifier un endpoint" in modification_lower: print("=== Modification d'un endpoint existant ===") for i, ep in enumerate(api_choisie["endpoints"], start=1): print(f"{i}. {ep['name']} ({ep['method']} {ep['path']})") choix_ep = input("Quel endpoint souhaitez-vous modifier ? (numéro ou nom) : ") endpoint_choisi = None try: ep_index = int(choix_ep) - 1 if 0 <= ep_index < len(api_choisie["endpoints"]): endpoint_choisi = api_choisie["endpoints"][ep_index] except ValueError: for ep in api_choisie["endpoints"]: if ep["name"].lower() == choix_ep.lower(): endpoint_choisi = ep break if not endpoint_choisi: print("Endpoint introuvable.") return print(f"Endpoint sélectionné : {endpoint_choisi['name']}") action_modif = input("Que voulez-vous modifier ? (ex: 'ajouter un paramètre', 'changer la méthode', etc.) : ") if "ajouter un paramètre" in action_modif.lower(): nom_param = input("Nom du paramètre : ") type_param = input("Paramètre requis ou optionnel ? (r/o) : ") if type_param.lower() == "r": endpoint_choisi["required_params"].append(nom_param) print(f"Le paramètre requis '{nom_param}' a été ajouté.") else: endpoint_choisi["optional_params"].append(nom_param) print(f"Le paramètre optionnel '{nom_param}' a été ajouté.") if "supprimer un endpoint" in modification_lower: print("=== Suppression d'un endpoint ===") for i, ep in enumerate(api_choisie["endpoints"], start=1): print(f"{i}. {ep['name']} ({ep['method']} {ep['path']})") choix_ep = input("Quel endpoint souhaitez-vous supprimer ? (numéro ou nom) : ") ep_a_supprimer = None try: ep_index = int(choix_ep) - 1 if 0 <= ep_index < len(api_choisie["endpoints"]): ep_a_supprimer = api_choisie["endpoints"][ep_index] except ValueError: for ep in api_choisie["endpoints"]: if ep["name"].lower() == choix_ep.lower(): ep_a_supprimer = ep break if ep_a_supprimer: api_choisie["endpoints"].remove(ep_a_supprimer) print(f"L’endpoint '{ep_a_supprimer['name']}' a été supprimé.") else: print("Endpoint introuvable.") print("Modification(s) terminée(s).\n") # ----------------------------------------------------------------------------- # 5. Supprimer une API def supprimer_api(): print("=== Suppression d’une API ===") if not apis_configurees: print("Aucune API n’est configurée.\n") return # 5.1 Liste des API for i, api in enumerate(apis_configurees, start=1): print(f"{i}. {api['name']}") # 5.2 Demandez laquelle supprimer (nom ou numéro) choix = input("Quelle API souhaitez-vous supprimer ? (nom ou numéro) : ") api_a_supprimer = None try: index = int(choix) - 1 if 0 <= index < len(apis_configurees): api_a_supprimer = apis_configurees[index] except ValueError: for api in apis_configurees: if api["name"].lower() == choix.lower(): api_a_supprimer = api break if not api_a_supprimer: print("API introuvable.\n") return # 5.3 Confirmation confirm = input(f"Êtes-vous sûr de vouloir supprimer l’API {api_a_supprimer['name']} ? (o/n) : ") if confirm.lower() == 'o': apis_configurees.remove(api_a_supprimer) print(f"L’API {api_a_supprimer['name']} a été supprimée.\n") else: print("Opération annulée.\n") # ----------------------------------------------------------------------------- # 6. Tester un Endpoint (Exemple avec Spotify) def tester_endpoint(): print("=== Tester un endpoint ===") if not apis_configurees: print("Aucune API n’est configurée.\n") return # 6.1 Sélection de l’API for i, api in enumerate(apis_configurees, start=1): print(f"{i}. {api['name']}") choix = input("Sur quelle API souhaitez-vous tester un endpoint ? (nom ou numéro) : ") api_choisie = None try: index = int(choix) - 1 if 0 <= index < len(apis_configurees): api_choisie = apis_configurees[index] except ValueError: for api in apis_configurees: if api["name"].lower() == choix.lower(): api_choisie = api break if not api_choisie: print("API introuvable.\n") return # 6.2 Sélection de l’endpoint if not api_choisie["endpoints"]: print(f"L’API {api_choisie['name']} n’a aucun endpoint configuré.\n") return print(f"Endpoints disponibles pour {api_choisie['name']} :") for i, ep in enumerate(api_choisie["endpoints"], start=1): print(f"{i}. {ep['name']} ({ep['method']} {ep['path']})") choix_ep = input("Quel endpoint souhaitez-vous tester ? (numéro ou nom) : ") endpoint_choisi = None try: ep_index = int(choix_ep) - 1 if 0 <= ep_index < len(api_choisie["endpoints"]): endpoint_choisi = api_choisie["endpoints"][ep_index] except ValueError: for ep in api_choisie["endpoints"]: if ep["name"].lower() == choix_ep.lower(): endpoint_choisi = ep break if not endpoint_choisi: print("Endpoint introuvable.") return # Exemple concret pour Spotify : # - Lire une playlist : param requis => playlist_id # - Vérifier si une musique est dans une playlist : param requis => playlist_id, track_id # 6.3 Récupération des paramètres (required et optional) required_params = {} for rp in endpoint_choisi.get("required_params", []): required_params[rp] = input(f"Entrez la valeur pour '{rp}' : ") optional_params = {} for op in endpoint_choisi.get("optional_params", []): val = input(f"Entrez la valeur (ou laissez vide) pour le paramètre optionnel '{op}' : ") if val: optional_params[op] = val # 6.4 Construction de l’URL base_url = api_choisie["base_url"] path = endpoint_choisi["path"] # Remplace les variables {param} dans le path for rp_key, rp_value in required_params.items(): path = path.replace(f"{{{rp_key}}}", rp_value) url = base_url + path if base_url else path # Prépare les en-têtes headers = dict(api_choisie["common_headers"]) auth_info = api_choisie.get("auth_info", {}) if auth_info.get("required") and api_choisie.get("api_key_value"): # Si c'est un Bearer if auth_info["type"] and "bearer" in auth_info["type"].lower(): bearer_token = api_choisie["api_key_value"] key_name = auth_info.get("key_name", "Authorization") headers[key_name] = f"Bearer {bearer_token}" else: # Basic ou autre key_name = auth_info.get("key_name", "Authorization") headers[key_name] = api_choisie["api_key_value"] # Prépare les query params (GET, etc.) / body (POST, etc.) params = {} for op_key, op_value in optional_params.items(): params[op_key] = op_value method = endpoint_choisi["method"].upper() print(f"\nLancement du test de l'endpoint : {method} {url}") print(f"En-têtes : {headers}") print(f"Paramètres : {params}\n") # 6.5 Exécution de la requête response = None try: if method == "GET": response = requests.get(url, headers=headers, params=params) elif method == "POST": response = requests.post(url, headers=headers, json=params) elif method == "PUT": response = requests.put(url, headers=headers, json=params) elif method == "DELETE": response = requests.delete(url, headers=headers, json=params) else: print(f"Méthode {method} non gérée dans cet exemple.") return if response is not None: print(f"Statut de la réponse : {response.status_code}") print("Corps de la réponse :") try: print(json.dumps(response.json(), indent=2)) except: print(response.text) except Exception as e: print(f"Erreur lors de l’appel à l’endpoint : {e}") # ----------------------------------------------------------------------------- # Fonction principale : menu def main(): while True: print("=== Menu Principal ===") print("1. Ajouter une API (assisté par IA)") print("2. Liste des API configurées") print("3. Modifier une API") print("4. Supprimer une API") print("5. Tester un endpoint") print("6. Quitter") choix = input("Choisissez une option : ") if choix == '1': ajouter_api() elif choix == '2': lister_apis() elif choix == '3': modifier_api() elif choix == '4': supprimer_api() elif choix == '5': tester_endpoint() elif choix == '6': print("Au revoir !") sys.exit(0) else: print("Choix invalide.\n") if __name__ == "__main__": main()

3. Explications des améliorations

  1. Découpage et Résumé :

    • La fonction summarizer_groq prend en entrée un très long texte et le coupe en « chunks » de 3000 caractères.
    • Pour chaque chunk, on appelle Groq avec un prompt de type « Résume ce texte ».
    • On combine ensuite tous les résumés partiels pour former un résumé global plus court.
    • Finalement, c’est ce résumé qui est passé à la fonction analyser_api_avec_groq.
  2. Analyse plus robuste :

    • Si Groq renvoie un résultat invalide (impossible à parser en JSON), on affiche un message d’erreur plus clair et on renvoie un squelette par défaut (plutôt qu’un message Python brut).
  3. Messages utilisateur plus clairs :

    • On informe si la doc est trop volumineuse.
    • On avertit l’utilisateur si le score de confiance est faible.
  4. Meilleure intégration :

    • Le flux (menu principal, ajout, modification, suppression, test) est identique, mais les étapes sont plus robustes face aux grands volumes de documentation.
    • L’utilisateur reste guidé à chaque étape.

Avec ces modifications, vous devriez éviter les blocages lorsque l’utilisateur colle une très longue documentation, et le système sera plus agréable à utiliser.

问题

j'ai ce type d'erreur tu les coriges :
skibidi
[INFO] La documentation est trop volumineuse, on génère un résumé d’abord.
[INFO] Résumé du chunk 1/2...
[INFO] Résumé du chunk 2/2...
[INFO] Résumé global généré. Longueur du résumé : 1230 caractères.
[ERREUR] Impossible d'analyser en JSON via Groq : Expecting value: line 1 column 1 (char 0)
[INFO] Nous allons retourner un squelette par défaut.
Le score de confiance de l’analyse est faible. Les informations retournées peuvent être incomplètes ou incorrectes.
Si besoin, vous pouvez modifier la configuration manuellement après coup.
Nom suggéré pour l’API : API_Inconnue
Entrez le nom de l’API (API_Inconnue) :

voici l'api de groq :
Chat Completion Models
The Groq Chat Completions API processes a series of messages and generates output responses. These models can perform multi-turn discussions or tasks that require only one interaction.


For details about the parameters, visit the reference page.

JSON mode (beta)
JSON mode is a beta feature that guarantees all chat completions are valid JSON.

Usage:

Set "response_format": {"type": "json_object"} in your chat completion request
Add a description of the desired JSON structure within the system prompt (see below for example system prompts)
Recommendations for best beta results:

Mixtral performs best at generating JSON, followed by Gemma, then Llama
Use pretty-printed JSON instead of compact JSON
Keep prompts concise
Beta Limitations:

Does not support streaming
Does not support stop sequences
Error Code:

Groq will return a 400 error with an error code of json_validate_failed if JSON generation fails.
Example system prompts:



You are a legal advisor who summarizes documents in JSON


You are a data analyst API capable of sentiment analysis that responds in JSON. The JSON schema should include
{
"sentiment_analysis": {
"sentiment": "string (positive, negative, neutral)",
"confidence_score": "number (0-1)"
# Include additional fields as required
}
}
Generating Chat Completions with groq SDK
Code Overview
Python
JavaScript

pip install groq

Performing a basic Chat Completion

from groq import Groq

client = Groq()

chat_completion = client.chat.completions.create(
#
# Required parameters
#
messages=[
# Set an optional system message. This sets the behavior of the
# assistant and can be used to provide specific instructions for
# how it should behave throughout the conversation.
{
"role": "system",
"content": "you are a helpful assistant."
},
# Set a user message for the assistant to respond to.
{
"role": "user",
"content": "Explain the importance of fast language models",
}
],

# The language model which will generate the completion.
model="llama-3.3-70b-versatile",

#
# Optional parameters
#

# Controls randomness: lowering results in less random completions.
# As the temperature approaches zero, the model will become deterministic
# and repetitive.
temperature=0.5,

# The maximum number of tokens to generate. Requests can use up to
# 32,768 tokens shared between prompt and completion.
max_completion_tokens=1024,

# Controls diversity via nucleus sampling: 0.5 means half of all
# likelihood-weighted options are considered.
top_p=1,

# A stop sequence is a predefined or user-specified text string that
# signals an AI to stop generating content, ensuring its responses
# remain focused and concise. Examples include punctuation marks and
# markers like "[end]".
stop=None,

# If set, partial message deltas will be sent.
stream=False,
)

# Print the completion returned by the LLM.
print(chat_completion.choices[0].message.content)

Streaming a Chat Completion
To stream a completion, simply set the parameter stream=True. Then the completion function will return an iterator of completion deltas rather than a single, full completion.



from groq import Groq

client = Groq()

stream = client.chat.completions.create(
#
# Required parameters
#
messages=[
# Set an optional system message. This sets the behavior of the
# assistant and can be used to provide specific instructions for
# how it should behave throughout the conversation.
{
"role": "system",
"content": "you are a helpful assistant."
},
# Set a user message for the assistant to respond to.
{
"role": "user",
"content": "Explain the importance of fast language models",
}
],

# The language model which will generate the completion.
model="llama-3.3-70b-versatile",

#
# Optional parameters
#

# Controls randomness: lowering results in less random completions.
# As the temperature approaches zero, the model will become deterministic
# and repetitive.
temperature=0.5,

# The maximum number of tokens to generate. Requests can use up to
# 2048 tokens shared between prompt and completion.
max_completion_tokens=1024,

# Controls diversity via nucleus sampling: 0.5 means half of all
# likelihood-weighted options are considered.
top_p=1,

# A stop sequence is a predefined or user-specified text string that
# signals an AI to stop generating content, ensuring its responses
# remain focused and concise. Examples include punctuation marks and
# markers like "[end]".
stop=None,

# If set, partial message deltas will be sent.
stream=True,
)

# Print the incremental deltas returned by the LLM.
for chunk in stream:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

Performing a Chat Completion with a stop sequence

from groq import Groq

client = Groq()

chat_completion = client.chat.completions.create(
#
# Required parameters
#
messages=[
# Set an optional system message. This sets the behavior of the
# assistant and can be used to provide specific instructions for
# how it should behave throughout the conversation.
{
"role": "system",
"content": "you are a helpful assistant."
},
# Set a user message for the assistant to respond to.
{
"role": "user",
"content": "Count to 10. Your response must begin with \"1, \". example: 1, 2, 3, ...",
}
],

# The language model which will generate the completion.
model="llama-3.3-70b-versatile",

#
# Optional parameters
#

# Controls randomness: lowering results in less random completions.
# As the temperature approaches zero, the model will become deterministic
# and repetitive.
temperature=0.5,

# The maximum number of tokens to generate. Requests can use up to
# 2048 tokens shared between prompt and completion.
max_completion_tokens=1024,

# Controls diversity via nucleus sampling: 0.5 means half of all
# likelihood-weighted options are considered.
top_p=1,

# A stop sequence is a predefined or user-specified text string that
# signals an AI to stop generating content, ensuring its responses
# remain focused and concise. Examples include punctuation marks and
# markers like "[end]".
# For this example, we will use ", 6" so that the llm stops counting at 5.
# If multiple stop values are needed, an array of string may be passed,
# stop=[", 6", ", six", ", Six"]
stop=", 6",

# If set, partial message deltas will be sent.
stream=False,
)

# Print the completion returned by the LLM.
print(chat_completion.choices[0].message.content)
Performing an Async Chat Completion
Simply use the Async client to enable asyncio



import asyncio

from groq import AsyncGroq


async def main():
client = AsyncGroq()

chat_completion = await client.chat.completions.create(
#
# Required parameters
#
messages=[
# Set an optional system message. This sets the behavior of the
# assistant and can be used to provide specific instructions for
# how it should behave throughout the conversation.
{
"role": "system",
"content": "you are a helpful assistant."
},
# Set a user message for the assistant to respond to.
{
"role": "user",
"content": "Explain the importance of fast language models",
}
],

# The language model which will generate the completion.
model="llama-3.3-70b-versatile",

#
# Optional parameters
#

# Controls randomness: lowering results in less random completions.
# As the temperature approaches zero, the model will become
# deterministic and repetitive.
temperature=0.5,

# The maximum number of tokens to generate. Requests can use up to
# 2048 tokens shared between prompt and completion.
max_completion_tokens=1024,

# Controls diversity via nucleus sampling: 0.5 means half of all
# likelihood-weighted options are considered.
top_p=1,

# A stop sequence is a predefined or user-specified text string that
# signals an AI to stop generating content, ensuring its responses
# remain focused and concise. Examples include punctuation marks and
# markers like "[end]".
stop=None,

# If set, partial message deltas will be sent.
stream=False,
)

# Print the completion returned by the LLM.
print(chat_completion.choices[0].message.content)

asyncio.run(main())
Streaming an Async Chat Completion

import asyncio

from groq import AsyncGroq


async def main():
client = AsyncGroq()

stream = await client.chat.completions.create(
#
# Required parameters
#
messages=[
# Set an optional system message. This sets the behavior of the
# assistant and can be used to provide specific instructions for
# how it should behave throughout the conversation.
{
"role": "system",
"content": "you are a helpful assistant."
},
# Set a user message for the assistant to respond to.
{
"role": "user",
"content": "Explain the importance of fast language models",
}
],

# The language model which will generate the completion.
model="llama-3.3-70b-versatile",

#
# Optional parameters
#

# Controls randomness: lowering results in less random completions.
# As the temperature approaches zero, the model will become
# deterministic and repetitive.
temperature=0.5,

# The maximum number of tokens to generate. Requests can use up to
# 2048 tokens shared between prompt and completion.
max_completion_tokens=1024,

# Controls diversity via nucleus sampling: 0.5 means half of all
# likelihood-weighted options are considered.
top_p=1,

# A stop sequence is a predefined or user-specified text string that
# signals an AI to stop generating content, ensuring its responses
# remain focused and concise. Examples include punctuation marks and
# markers like "[end]".
stop=None,

# If set, partial message deltas will be sent.
stream=True,
)

# Print the incremental deltas returned by the LLM.
async for chunk in stream:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

asyncio.run(main())
JSON Mode

from typing import List, Optional
import json

from pydantic import BaseModel
from groq import Groq

groq = Groq()


# Data model for LLM to generate
class Ingredient(BaseModel):
name: str
quantity: str
quantity_unit: Optional[str]


class Recipe(BaseModel):
recipe_name: str
ingredients: List[Ingredient]
directions: List[str]


def get_recipe(recipe_name: str) -> Recipe:
chat_completion = groq.chat.completions.create(
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are a recipe database that outputs recipes in JSON.\n"
# Pass the json schema to the model. Pretty printing improves results.
f" The JSON object must use the schema: {json.dumps(Recipe.model_json_schema(), indent=2)}",
},
{
"role": "user",
"content": f"Fetch a recipe for {recipe_name}",
},
],
model="llama3-70b-8192",
temperature=0,
# Streaming is not supported in JSON mode
stream=False,
# Enable JSON mode by setting the response format
response_format={"type": "json_object"},
)
return Recipe.model_validate_json(chat_completion.choices[0].message.content)


def print_recipe(recipe: Recipe):
print("Recipe:", recipe.recipe_name)

print("\nIngredients:")
for ingredient in recipe.ingredients:
print(
f"- {ingredient.name}: {ingredient.quantity} {ingredient.quantity_unit or ''}"
)
print("\nDirections:")
for step, direction in enumerate(recipe.directions, start=1):
print(f"{step}. {direction}")


recipe = get_recipe("apple pie")
print_recipe(recipe)

je veux une version sans c'est bug

思考

Ensuring valid JSON
I'm working on forcing the "response_format":{"type":"json_object"} in the chat completion create call to ensure the model consistently returns valid JSON, preventing JSON parse errors.

Ensuring accurate JSON
I’m piecing together steps to summarize a document in plain text, use "response_format":{"type":"json_object"} for the final call, and address errors with a fallback approach, prioritizing models like "mixtral-7b-instruct".

Ensuring JSON accuracy
I’m finalizing the approach to use "mixtral-7b-instruct" or another model for strict JSON output, including a JSON structure description and error handling.

Ensuring JSON integrity
I’m confirming the use of "mixtral-7b-instruct" for generating JSON and detailing the fallback process for cases where JSON generation fails, aiming to maintain accuracy and user clarity.

Thought about error handling and text summarization pendant 18 secondes

回答

Ci-dessous, vous trouverez une version améliorée qui force Groq à renvoyer de la réponse en JSON en utilisant son mode JSON bêta (via response_format={"type": "json_object"}). De plus, nous utilisons le modèle Mixtral (indiqué comme meilleur pour la génération de JSON dans la documentation Groq). Ainsi, vous évitez au maximum le risque de recevoir un texte non-JSON et de provoquer l’erreur de parsing :

[ERREUR] Impossible d'analyser en JSON via Groq : Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

Principes clés pour minimiser les bugs

  1. Découper puis résumer : Nous continuons de découper la documentation volumineuse et de produire un résumé texte (sans obligation de JSON) si le texte dépasse un certain volume.
  2. Analyse finale en JSON : Une deuxième requête Groq prend le résumé (ou le texte s’il n’est pas trop long) et retourne obligatoirement du JSON via response_format={"type": "json_object"}.
  3. Prompt clair : Dans le system prompt, on décrit le format JSON exact attendu.
  4. Modèle : On utilise model="mixtral-7b-instruct", qui (d’après la doc) produit mieux du JSON que d’autres.
  5. Gestion des erreurs : On essaie de parse le JSON. Si Groq renvoie une erreur json_validate_failed, c’est que la réponse n’était pas un JSON valide. Nous gérons cette exception pour éviter le blocage.

1. Installer la librairie Groq

pip install groq

2. Code Complet

Vous pouvez remplacer votre code existant par le suivant. L’essentiel des modifications se situe dans la partie analyser_api_avec_groq et la fonction de résumé.

import sys import json import requests from groq import Groq # Stockage en mémoire des APIs (à adapter au besoin) apis_configurees = [] # Paramètre : longueur max avant de résumer MAX_CHARS_DIRECT_ANALYSIS = 3000 # --------------------------------------------------------------------------- # 1. Fonction de résumé (texte brut) si la doc est trop volumineuse def summarizer_groq(long_text, groq_api_key="gsk_XXXXXXXXXXXXXXX"): """ Découpe la documentation en chunks et génère un résumé global en langage naturel. Ceci n'utilise pas le mode JSON : on veut juste un résumé texte. """ client = Groq(api_key=groq_api_key) chunk_size = 3000 chunks = [] start = 0 while start < len(long_text): end = start + chunk_size chunks.append(long_text[start:end]) start = end summaries = [] for i, chunk_text in enumerate(chunks, start=1): print(f"[INFO] Résumé du chunk {i}/{len(chunks)}...") messages = [ { "role": "system", "content": ( "Tu es un assistant chargé de résumer la documentation d'API. " "Retourne un résumé concis (en langage courant) du texte fourni. " "Ne génère pas de JSON, pas de code, juste un texte résumé clair." ) }, { "role": "user", "content": chunk_text } ] try: completion = client.chat.completions.create( messages=messages, # Mixtral est conseillé pour la génération de JSON, # mais convient également pour la génération de texte court. model="mixtral-7b-instruct", temperature=0.2, max_completion_tokens=1024, top_p=1, stream=False ) summary_text = completion.choices[0].message.content.strip() summaries.append(summary_text) except Exception as e: print(f"[ERREUR] Impossible de résumer le chunk {i} : {e}") # On concatène juste une chaîne vide si échec summaries.append("") combined_summary = "\n".join(summaries) print(f"[INFO] Résumé global généré. Longueur du résumé : {len(combined_summary)} caractères.") return combined_summary # --------------------------------------------------------------------------- # 2. Fonction d'analyse finale en JSON def analyser_api_avec_groq(input_text, groq_api_key="gsk_XXXXXXXXXXXXXXX"): """ 1) Si le texte est trop long, on génère un résumé texte via summarizer_groq. 2) On passe ensuite (ou directement) le texte final dans un prompt qui demande un JSON strict, en utilisant la 'response_format={"type": "json_object"}' pour forcer Groq à renvoyer un JSON valide. """ # 1) Résume si trop volumineux text_for_analysis = input_text if len(input_text) > MAX_CHARS_DIRECT_ANALYSIS: print("[INFO] La documentation est trop volumineuse, on génère un résumé d’abord.") text_for_analysis = summarizer_groq(input_text, groq_api_key=groq_api_key) # 2) Appel Chat Completion en mode JSON client = Groq(api_key=groq_api_key) # Prompt : nous exigeons un JSON strict messages = [ { "role": "system", "content": ( "Tu es un assistant d'analyse d'API, tu dois répondre UNIQUEMENT en JSON valide, sans code superflu. " "Respecte le schéma JSON suivant (toutes les clés doivent exister) :\n\n" "{\n" " \"api_type\": \"REST | GraphQL | SOAP\",\n" " \"base_url\": \"string\",\n" " \"auth_info\": {\n" " \"type\": \"string (Bearer, Basic, etc.)\",\n" " \"key_name\": \"string\",\n" " \"required\": true/false\n" " },\n" " \"common_headers\": {\n" " \"Header-Name\": \"Header-Value\"\n" " },\n" " \"endpoints\": [\n" " {\n" " \"name\": \"string\",\n" " \"path\": \"string\",\n" " \"method\": \"GET | POST | ...\",\n" " \"required_params\": [\"param1\", \"param2\"],\n" " \"optional_params\": [\"param1\", \"param2\"],\n" " \"description\": \"string\"\n" " }\n" " ],\n" " \"suggested_name\": \"string\",\n" " \"rate_limit\": \"string\",\n" " \"confidence_score\": 0.0\n" "}\n\n" "Analyse le texte ci-après et renvoie STRICTEMENT un JSON conforme, sans texte additionnel." ) }, { "role": "user", "content": text_for_analysis } ] try: chat_completion = client.chat.completions.create( messages=messages, model="mixtral-7b-instruct", # Meilleur pour JSON d'après la doc temperature=0.0, max_completion_tokens=1024, top_p=1, stream=False, # Activation du mode JSON : Groq renverra un JSON strict ou renverra une erreur response_format={"type": "json_object"} ) # Puisque response_format={"type":"json_object"} est activé, # le contenu renvoyé EST (en principe) déjà du JSON strict. # On l'obtient via : content = chat_completion.choices[0].message.content # content est déjà une chaîne JSON validée par Groq, on peut la charger directement data = json.loads(content) return data except Exception as e: print(f"[ERREUR] Échec de la conversion en JSON : {e}") print("[INFO] Nous allons retourner un squelette par défaut.") return { "api_type": None, "base_url": None, "auth_info": { "type": None, "key_name": None, "required": False }, "common_headers": {}, "endpoints": [], "suggested_name": "API_Inconnue", "rate_limit": None, "confidence_score": 0.0 } # --------------------------------------------------------------------------- # 3. Fonctions du menu def ajouter_api(): print("=== Ajout d’une nouvelle API ===") coller_doc = input("Voulez-vous coller la documentation de l’API ? (o/n) : ") doc_api = "" if coller_doc.lower() == 'o': print("Collez la documentation ci-dessous (finissez par une ligne vide) :") lignes_doc = [] while True: ligne = input() if ligne == "": break lignes_doc.append(ligne) doc_api = "\n".join(lignes_doc) url_ou_description = input( "Entrez l’URL de l’API ou une description en langage naturel (ou laissez vide si déjà dans la doc) : " ) texte_complet = "" if doc_api.strip(): texte_complet += doc_api.strip() if url_ou_description.strip(): texte_complet += "\n\n" + url_ou_description.strip() if not texte_complet: texte_complet = "Pas d'information sur l'API." # Appel Groq pour analyse resultats_analyse = analyser_api_avec_groq(texte_complet, groq_api_key="gsk_XXXXXXXXXXXXXXX") confidence_score = resultats_analyse.get("confidence_score", 0.0) if confidence_score < 0.5: print( "Le score de confiance de l’analyse est faible. " "Les informations retournées peuvent être partielles ou incorrectes.\n" ) # On lit les champs api_type = resultats_analyse.get("api_type") base_url = resultats_analyse.get("base_url") auth_info = resultats_analyse.get("auth_info", {}) common_headers = resultats_analyse.get("common_headers", {}) endpoints = resultats_analyse.get("endpoints", []) suggested_name = resultats_analyse.get("suggested_name", "NouvelleAPI") rate_limit = resultats_analyse.get("rate_limit") print(f"Nom suggéré pour l’API : {suggested_name}") nom_api = input(f"Entrez le nom de l’API ({suggested_name}) : ") if not nom_api.strip(): nom_api = suggested_name # Si auth_info.required == True, on demande la clé api_key_value = None if auth_info.get("required", False): api_key_value = input("Entrez la valeur de la clé API ou du token : ") # Construction de la config nouvelle_api = { "name": nom_api, "type": api_type, "base_url": base_url, "auth_info": auth_info, "api_key_value": api_key_value, "common_headers": common_headers, "endpoints": endpoints, "rate_limit": rate_limit } apis_configurees.append(nouvelle_api) print(f"\n[OK] L’API '{nom_api}' a été ajoutée.") print(f" - Type : {api_type}") print(f" - URL de base : {base_url}\n") def lister_apis(): print("=== Liste des API configurées ===") if not apis_configurees: print("Aucune API n’est configurée.\n") return for i, api in enumerate(apis_configurees, start=1): print(f"{i}. Nom : {api['name']}") print(f" URL de base : {api['base_url'] or 'Non renseignée'}") print(f" Type : {api['type'] or 'Inconnu'}") if api["rate_limit"]: print(f" Limitation de débit : {api['rate_limit']}") if api["endpoints"]: print(" Endpoints :") for ep in api["endpoints"]: print(f" - {ep['name']} ({ep['method']} {ep['path']})") else: print(" Aucun endpoint configuré.") print() print() def modifier_api(): print("=== Modification d’une API ===") if not apis_configurees: print("Aucune API n’est configurée.\n") return for i, api in enumerate(apis_configurees, start=1): print(f"{i}. {api['name']}") choix = input("Quelle API souhaitez-vous modifier ? (nom ou numéro) : ") api_choisie = None try: idx = int(choix) - 1 if 0 <= idx < len(apis_configurees): api_choisie = apis_configurees[idx] except ValueError: for a in apis_configurees: if a["name"].lower() == choix.lower(): api_choisie = a break if not api_choisie: print("API introuvable.\n") return print(f"\nAPI sélectionnée : {api_choisie['name']}") print("Que voulez-vous modifier ? (ex: 'changer l'URL de base', 'changer la clé API', " "'ajouter un endpoint', 'modifier un endpoint', 'supprimer un endpoint')") action = input("> ").lower() if "url" in action: new_url = input("Nouvelle URL de base : ") api_choisie["base_url"] = new_url print("URL de base modifiée.\n") if "clé" in action or "key" in action: new_key = input("Nouvelle clé API : ") api_choisie["api_key_value"] = new_key print("Clé API modifiée.\n") if "ajouter un endpoint" in action: print("=== Ajout d'un endpoint ===") nom_ep = input("Nom du nouvel endpoint : ") path_ep = input("Chemin (ex: /playlists/{playlist_id}/tracks) : ") methode = input("Méthode HTTP (GET, POST, etc.) : ") params_req = [p.strip() for p in input("Paramètres requis (séparés par des virgules) : ").split(",") if p.strip()] params_opt = [p.strip() for p in input("Paramètres optionnels (séparés par des virgules) : ").split(",") if p.strip()] new_ep = { "name": nom_ep, "path": path_ep, "method": methode.upper(), "required_params": params_req, "optional_params": params_opt, "description": "" } api_choisie["endpoints"].append(new_ep) print(f"Endpoint '{nom_ep}' ajouté.\n") if "modifier un endpoint" in action: print("=== Modification d'un endpoint ===") for i, ep in enumerate(api_choisie["endpoints"], start=1): print(f"{i}. {ep['name']} ({ep['method']} {ep['path']})") choix_ep = input("Quel endpoint ? (numéro ou nom) : ") ep_choisi = None try: eidx = int(choix_ep) - 1 if 0 <= eidx < len(api_choisie["endpoints"]): ep_choisi = api_choisie["endpoints"][eidx] except: for ep in api_choisie["endpoints"]: if ep["name"].lower() == choix_ep.lower(): ep_choisi = ep break if not ep_choisi: print("Endpoint introuvable.") return print(f"Endpoint sélectionné : {ep_choisi['name']}") modif_ep = input("Que voulez-vous faire ? (ex: 'ajouter un paramètre', 'changer la méthode', etc.) : ").lower() if "ajouter un paramètre" in modif_ep: nom_p = input("Nom du paramètre : ") r_o = input("Paramètre requis ou optionnel ? (r/o) : ") if r_o.lower() == 'r': ep_choisi["required_params"].append(nom_p) else: ep_choisi["optional_params"].append(nom_p) print(f"Paramètre '{nom_p}' ajouté.\n") # Vous pouvez ajouter d’autres modifications au besoin (méthode, path, etc.) if "supprimer un endpoint" in action: print("=== Suppression d'un endpoint ===") for i, ep in enumerate(api_choisie["endpoints"], start=1): print(f"{i}. {ep['name']} ({ep['method']} {ep['path']})") choix_ep = input("Quel endpoint supprimer ? (numéro ou nom) : ") ep_asup = None try: eidx = int(choix_ep) - 1 if 0 <= eidx < len(api_choisie["endpoints"]): ep_asup = api_choisie["endpoints"][eidx] except: for ep in api_choisie["endpoints"]: if ep["name"].lower() == choix_ep.lower(): ep_asup = ep break if ep_asup: api_choisie["endpoints"].remove(ep_asup) print(f"Endpoint '{ep_asup['name']}' supprimé.") else: print("Endpoint introuvable.") print("Modification(s) terminée(s).\n") def supprimer_api(): print("=== Suppression d’une API ===") if not apis_configurees: print("Aucune API n’est configurée.\n") return for i, api in enumerate(apis_configurees, start=1): print(f"{i}. {api['name']}") choix = input("Quelle API supprimer ? (nom ou numéro) : ") api_asup = None try: idx = int(choix) - 1 if 0 <= idx < len(apis_configurees): api_asup = apis_configurees[idx] except: for a in apis_configurees: if a["name"].lower() == choix.lower(): api_asup = a break if not api_asup: print("API introuvable.\n") return confirm = input(f"Êtes-vous sûr de vouloir supprimer '{api_asup['name']}' ? (o/n) : ") if confirm.lower() == 'o': apis_configurees.remove(api_asup) print(f"L’API '{api_asup['name']}' a été supprimée.\n") else: print("Opération annulée.\n") def tester_endpoint(): print("=== Tester un endpoint ===") if not apis_configurees: print("Aucune API n’est configurée.\n") return for i, api in enumerate(apis_configurees, start=1): print(f"{i}. {api['name']}") choix = input("Sur quelle API tester un endpoint ? (nom ou numéro) : ") api_choisie = None try: idx = int(choix) - 1 if 0 <= idx < len(apis_configurees): api_choisie = apis_configurees[idx] except: for a in apis_configurees: if a["name"].lower() == choix.lower(): api_choisie = a break if not api_choisie: print("API introuvable.\n") return if not api_choisie["endpoints"]: print("Cette API n’a aucun endpoint configuré.\n") return print(f"Endpoints disponibles pour {api_choisie['name']} :") for i, ep in enumerate(api_choisie["endpoints"], start=1): print(f"{i}. {ep['name']} ({ep['method']} {ep['path']})") choix_ep = input("Quel endpoint tester ? (nom ou numéro) : ") ep_choisi = None try: eidx = int(choix_ep) - 1 if 0 <= eidx < len(api_choisie["endpoints"]): ep_choisi = api_choisie["endpoints"][eidx] except: for ep in api_choisie["endpoints"]: if ep["name"].lower() == choix_ep.lower(): ep_choisi = ep break if not ep_choisi: print("Endpoint introuvable.") return required_params = {} for rp in ep_choisi.get("required_params", []): required_params[rp] = input(f"Entrez la valeur pour '{rp}' : ") optional_params = {} for op in ep_choisi.get("optional_params", []): val = input(f"Valeur pour '{op}' (laisser vide si aucun) : ") if val: optional_params[op] = val base_url = api_choisie.get("base_url") or "" path = ep_choisi["path"] for k, v in required_params.items(): path = path.replace(f"{{{k}}}", v) url = base_url + path headers = dict(api_choisie.get("common_headers", {})) auth_info = api_choisie.get("auth_info", {}) if auth_info.get("required") and api_choisie.get("api_key_value"): # Si Bearer if auth_info["type"] and "bearer" in auth_info["type"].lower(): key_name = auth_info.get("key_name", "Authorization") headers[key_name] = f"Bearer {api_choisie['api_key_value']}" else: # Basic ou autre key_name = auth_info.get("key_name", "Authorization") headers[key_name] = api_choisie["api_key_value"] method = ep_choisi["method"].upper() params = optional_params print(f"\nTest de l'endpoint : {method} {url}") print(f"En-têtes : {headers}") print(f"Paramètres : {params}\n") try: if method == "GET": r = requests.get(url, headers=headers, params=params) elif method == "POST": r = requests.post(url, headers=headers, json=params) elif method == "PUT": r = requests.put(url, headers=headers, json=params) elif method == "DELETE": r = requests.delete(url, headers=headers, json=params) else: print("Méthode non gérée.") return print(f"Statut : {r.status_code}") try: print("Réponse JSON :") print(json.dumps(r.json(), indent=2)) except: print("Réponse brute :") print(r.text) except Exception as e: print(f"Erreur lors de l’appel : {e}") def main(): while True: print("=== Menu Principal ===") print("1. Ajouter une API (assisté par IA)") print("2. Liste des API configurées") print("3. Modifier une API") print("4. Supprimer une API") print("5. Tester un endpoint") print("6. Quitter") choix = input("Choisissez une option : ") if choix == '1': ajouter_api() elif choix == '2': lister_apis() elif choix == '3': modifier_api() elif choix == '4': supprimer_api() elif choix == '5': tester_endpoint() elif choix == '6': print("Au revoir.") sys.exit(0) else: print("Choix invalide.\n") if __name__ == "__main__": main()

3. Explications des modifications clés

  1. Mode JSON Bêta :
    Nous ajoutons response_format={"type": "json_object"} à l’appel client.chat.completions.create(...). Cela force Groq à valider la structure JSON avant de renvoyer la réponse.

  2. Modèle mixtral-7b-instruct :
    Selon la documentation Groq, ce modèle gère mieux la génération JSON que d’autres.

  3. Prompt system strict :
    Nous insistons sur le fait que l’assistant doit uniquement renvoyer un JSON conforme. Aucune phrase, aucun code supplémentaire.

  4. Bloc try/except :

    • Si jamais Groq renvoie quand même quelque chose de non valide (ou s’il y a un time-out), on renvoie un squelette par défaut.
    • Si Groq émet une erreur json_validate_failed (HTTP 400), on l’attrapera ici.
  5. Double appel :

    • Si la doc est trop longue, on fait d’abord un résumé normal, sans JSON.
    • Ensuite, on appelle l’analyse pour produire le JSON final, en limitant la taille du prompt.

Avec cette structure, vous devriez fortement réduire l’erreur Expecting value: line 1 column 1 (char 0) et obtenir un JSON valide, même avec des textes longs.

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