Автоматизированная оптимизация подсказок для генерации тестовых случаев

Искусственный интеллект и автоматизация тестирования

С появлением искусственного интеллекта (ИИ) в индустрии программного обеспечения, большие языковые модели (LLM) начали использоваться для завершения кода, отладки и генерации тестовых случаев. Однако LLM применяют общий подход, что не учитывает уникальную архитектуру программного обеспечения и требования пользователей. Это может привести к тому, что критические ошибки остаются незамеченными, что увеличивает затраты и затрудняет внедрение программного обеспечения в чувствительных отраслях, таких как здравоохранение.

Предложение MAPS

Команда исследователей из Гонконгского университета и других учреждений разработала MAPS — инструмент для оптимизации запросов и контекстного понимания. Этот метод автоматизирует процесс оптимизации запросов, значительно снижая человеческое вмешательство.

Ключевые особенности MAPS:

Оценка базовых запросов: Оценка производительности LLM на тестовых случаях, сгенерированных с помощью базовых запросов.
Обратная связь: Неподходящие тестовые случаи корректируются на основе результатов оценки.
Настройка под LLM: Использование методов обучения с подкреплением для динамической оптимизации запросов.

Преимущества MAPS:

MAPS показал значительно лучшие результаты по сравнению с традиционными методами. Оптимизированные запросы обеспечили на 6.19% более высокий уровень покрытия строк и выявили больше ошибок, чем базовые методы. Это улучшает качество и надежность автоматизированного тестирования.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
Внедряйте ИИ постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.