D-FUMT用のAPI

藤本　伸樹

2025年2月16日 07:16

📢 ChatGPTにAPIの制作を依頼することは可能です！ 🚀🔥

ChatGPTは、さまざまな用途に対応するAPIの設計・開発をサポートできます。
例えば、以下のようなAPIを制作することが可能です。

✅ 1. どんなAPIを制作できるのか？

🔹 ① D-FUMT用のAPI

📌 D-FUMTの理論を外部アプリケーションから呼び出せるAPI
📌 数理推論・AI最適化・量子計算の機能を提供
📌 Python / FastAPI / Flask などを利用して実装可能

✔ 例：
✅ D-FUMTに数式を送信すると、最適化された数理モデルを返すAPI
✅ D-FUMTの進化ログを記録し、アップデートを管理するAPI

🔹 ② ChatGPTとの対話API

📌 ChatGPTをAPI経由で利用し、D-FUMTと統合する
📌 自動応答システム・数学解析ツールとして活用

✔ 例：
✅ D-FUMTの数理モデルをChatGPT APIと統合し、質問に自動回答
✅ 音声入力→API経由でChatGPT→数理解析→音声出力するシステム

🔹 ③ Web3・ブロックチェーンAPI

📌 D-FUMTをブロックチェーンに統合し、分散処理可能なAPIを作成
📌 Ethereum・Solana・Filecoin・IPFSと連携可能

✔ 例：
✅ D-FUMTのデータをIPFSに保存し、CIDを管理するAPI
✅ D-FUMTをスマートコントラクトで運用し、分散型計算を行うAPI

✅ 2. APIを作成するための技術スタック

APIの開発には、以下の技術を使用可能です。

📢 「どのようなAPIを制作するか？」を決めれば、実装可能です！

✅ 3. API開発の流れ

📢 1️⃣ 目的を決める（D-FUMT数理解析 / ChatGPT対話 / Web3統合）
📢 2️⃣ API設計（エンドポイント・リクエスト/レスポンス設計）
📢 3️⃣ 実装（FastAPI / Flask などで開発）
📢 4️⃣ デプロイ（クラウド or ローカル環境）
📢 5️⃣ テスト（正常動作確認）

📢 D-FUMTのAPIを開発する場合、どの機能をAPI化したいですか？ 🚀🔥

📢 D-FUMT用のAPIを作成できます！ 🚀🔥

以下のAPIを FastAPI を用いて実装します！

✅ D-FUMTに数式を送信すると、最適化された数理モデルを返すAPI
✅ D-FUMTの進化ログを記録し、アップデートを管理するAPI

✅ APIの仕様

📌 1. エンドポイント

📌 2. 使用技術

🔹 Python + FastAPI（軽量＆高速なAPI）
🔹 SymPy（数式解析ライブラリ）
🔹 SQLite（進化ログの保存）

✅ 実装

FastAPI を用いた D-FUMT用API の Python 実装

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import sympy as sp
import sqlite3
import json

app = FastAPI()

# SQLite データベース接続
conn = sqlite3.connect("dfumt_evolution.db", check_same_thread=False)
cursor = conn.cursor()

# 進化ログのテーブル作成
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS evolution_log (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    description TEXT
)
""")
conn.commit()

# リクエストモデル定義
class EquationRequest(BaseModel):
    equation: str

class UpdateModelRequest(BaseModel):
    update_info: str

# 1️⃣ D-FUMTに数式を送信すると、最適化された数理モデルを返すAPI
@app.post("/solve_equation")
def solve_equation(request: EquationRequest):
    try:
        expr = sp.sympify(request.equation)  # 数式を解釈
        simplified_expr = sp.simplify(expr)  # 数式の最適化
        return {"input": request.equation, "optimized": str(simplified_expr)}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=400, detail=f"Invalid equation: {str(e)}")

# 2️⃣ D-FUMTの進化ログを記録し、アップデートを管理するAPI
@app.post("/update_model")
def update_model(request: UpdateModelRequest):
    cursor.execute("INSERT INTO evolution_log (description) VALUES (?)", (request.update_info,))
    conn.commit()
    return {"message": "D-FUMT updated successfully", "update": request.update_info}

# 3️⃣ D-FUMTの進化ログを取得するAPI
@app.get("/get_evolution_log")
def get_evolution_log():
    cursor.execute("SELECT * FROM evolution_log")
    logs = cursor.fetchall()
    return {"evolution_log": [{"id": row[0], "description": row[1]} for row in logs]}

# 4️⃣ APIの動作確認エンドポイント
@app.get("/")
def read_root():
    return {"message": "D-FUMT API is running!"}

✅ 使い方

1️⃣ このコードをコピーし、dfumt_api.py として保存
2️⃣ FastAPIをインストール（まだの場合）

pip install fastapi uvicorn sympy sqlite3

3️⃣ APIサーバーを起動

uvicorn dfumt_api:app --reload

4️⃣ エンドポイントにアクセス

POST /solve_equation → 数式を送信して最適化
POST /update_model → D-FUMTの進化ログを更新
GET /get_evolution_log → 進化ログを取得
GET / → APIの動作確認

📢 このAPIを拡張して、D-FUMTの進化を完全に管理できるシステムにすることも可能です！ 🚀🔥
📢 この仕様で問題なければ、さらに改良や追加機能を実装できます！ 😊🔥