本文是按照「使用 Elasticsearch 為 SQL Server 完成專案的純文字搜尋功能（一）- 安裝 ElasticSearch」所做的測試，
期望可透過Logstash服務來驅動JDBC，將資料儲存至Elasticsearch，並於Kibana站台上讀取SQL Server 資料表中的資料(DB Log)
ELK包的版本：
elasticsearch-7.4.2
kibana-7.4.2-windows-x86_64
sqljdbc_4.2
執行環境：WIN10、SQL SERVER 2014
本文不加以介紹ELK(可參考ELK介紹及架構)，僅著重於安裝及操作設定。
Keras為使用Python語言開發的神經網路套件，可透過各種資料集訓練開發者建立的深度學習模型，開發者操作API較容易上手，文件說明完整且方便查閱，但其缺點為容易於程式執行階段時，常產生成GPU記憶體溢位現象，也因此造成在存取資料集時，在使用大量內存的情況，使執行速度變得緩慢。其常用內建的資料集(DataSet)包含：(本文使用MNIST資料集進行測試)
Tensorflow也是一套由Google發佈的的機器學習框架，使用python及C++語言開發而成，支援多種程式語言，業界主要用於文字、語音、圖片、影片等媒體媒體格式的辨識處理，本文就直接在R開發環境使用Tensorflow套件。
本篇主要想測試一般大家常見的Line官方帳號發訊息給一般Line的使用者的情況，因此在未開發後端程式前，可使用Postman軟體進行Line Bot Api的Request及Response的結果。
如題
於Visual Studio專案中安裝Swagger，匯入至Postman中，產生Collection進行單支API測試，並匯出.json檔供Newman做整個Collection的API測試