بالنسبة للمبرمجين، تعلم استخدام واجهات برمجة التطبيقات (واجهات برمجة التطبيق) لمكتبة البرمجيات أمرا مهما للغاية. يمكن لأدوات توصية API أن تساعد المطورين في استخدام واجهات برمجة التطبيقات من خلال التوصية باستخدام واجهات برمجة التطبيقات التي سيتم استخد
امها بعد ذلك بالنظر إلى واجهات برمجة التطبيقات التي تمت كتابتها. تقليديا، يتم تطبيق نماذج اللغة مثل غرام N على توصية API. ومع ذلك، نظرا لأن مكتبات البرمجيات تبقي المتغيرات والمكتبات الجديدة تبقي الناشئة، فإن واجهات برمجة التطبيقات الجديدة شائعة. يمكن رؤية واجهات برمجة التطبيقات الجديدة هذه مثل كلمات OOV (خارج المفردات) ولا يمكن التعامل معها جيدا من خلال نهج توصية API الحالية بسبب عدم وجود بيانات تدريبية. في هذه الورقة، نقترح ApireCX، أول نهج توصية API للمكتبات، والذي يستخدم BPE لتقسيم كل مكالمة API في كل تسلسل API وقم بتدريب نموذج اللغة GPT. ثم توصي باختصارها عن طريق ضبط النموذج المدرب مسبقا. يمكن ل APIRECX ترحيل معرفة المكتبات الموجودة إلى مكتبة جديدة، ويمكن أن توصي بايس واجهات برمجة التطبيقات التي تعتبرها OOV مسبقا. نقوم بتقييم ApireCX على ست مكتبات وتؤكد النتائج فعاليتها من خلال مقارنة مع نهج توصية API نموذجية.
