EvalsOne
EvalsOne là một nền tảng đánh giá tất cả trong một được thiết kế cho các ứng dụng …
EvalsOne là một nền tảng đánh giá tất cả trong một được thiết kế cho các ứng dụng AI tạo sinh. Nó cho phép các nhóm dễ dàng đánh giá, lặp lại và tối ưu hóa các câu lệnh LLM, quy trình RAG và các tác nhân AI thông qua một giao diện mạnh mẽ, trực quan, đảm bảo các sản phẩm AI mạnh mẽ và cạnh tranh.
Imandra
Imandra là một nền tảng "Lý luận như một Dịch vụ®" mang logic toán học và lý luận …
Imandra là một nền tảng "Lý luận như một Dịch vụ®" mang logic toán học và lý luận tự động vào AI và các hệ thống phần mềm phức tạp. Nó cho phép xác minh hình thức, đảm bảo tính đúng đắn, an toàn và độ tin cậy của các thuật toán quan trọng trong các lĩnh vực như tài chính, quốc phòng và hệ thống tự hành.
Basalt
Basalt là một nền tảng toàn diện dành cho các nhà phát triển và đội ngũ sản phẩm …
Basalt là một nền tảng toàn diện dành cho các nhà phát triển và đội ngũ sản phẩm để xây dựng, đánh giá và giám sát các tác nhân AI đáng tin cậy. Nó cung cấp một bộ công cụ toàn diện, bao gồm đánh giá tự động, thử nghiệm A/B, kỹ thuật prompt với trợ lý AI và SDK thân thiện với nhà phát triển để đảm bảo các tính năng AI của bạn đáng tin cậy và sẵn sàng cho sản xuất.
Về Kiểm thử & QA
Công cụ Kiểm thử & QA AI là một danh mục chuyên biệt của công cụ dành cho nhà phát triển, tận dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa và nâng cao quy trình đảm bảo chất lượng phần mềm. Các công cụ này sử dụng thuật toán học máy để tạo ra các trường hợp kiểm thử một cách thông minh, xác định lỗi trực quan và thậm chí dự đoán các khiếm khuyết phần mềm tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra. Giá trị chính của chúng nằm ở việc tăng tốc chu kỳ phát hành, tăng độ bao phủ kiểm thử và giảm nỗ lực thủ công cần thiết cho các tác vụ kiểm thử lặp đi lặp lại, cuối cùng dẫn đến phần mềm chất lượng cao hơn. Chúng vượt xa phương pháp tự động hóa truyền thống bằng cách thích ứng với những thay đổi của ứng dụng và phát hiện các vấn đề phức tạp mà các bài kiểm thử theo kịch bản có thể bỏ sót.
Tính năng Cốt lõi
- Tạo Kiểm thử bằng AI: Tự động tạo các trường hợp kiểm thử toàn diện từ câu chuyện người dùng, mô hình ứng dụng hoặc phân tích hành vi người dùng.
- Kiểm thử Hồi quy Trực quan: Sử dụng thị giác máy tính để phát hiện các thay đổi giao diện người dùng không mong muốn, sự không nhất quán và lỗi trực quan trên các trình duyệt và thiết bị khác nhau.
- Kiểm thử Tự phục hồi: Tự động điều chỉnh các kịch bản kiểm thử một cách thông minh khi giao diện người dùng hoặc mã của ứng dụng thay đổi, giúp giảm đáng kể chi phí bảo trì kiểm thử.
- Phát hiện Bất thường: Giám sát hiệu suất và nhật ký ứng dụng để tự động xác định các mẫu bất thường, lỗi tiềm ẩn hoặc các điểm nghẽn về hiệu suất.
- Phân tích Dự đoán cho QA: Phân tích các thay đổi về mã và dữ liệu lịch sử để dự đoán các khu vực có rủi ro cao, giúp các nhóm ưu tiên nỗ lực kiểm thử.
Trường hợp Sử dụng
Các công cụ này là một phần không thể thiếu của phát triển phần mềm hiện đại, đặc biệt là trong môi trường Agile và DevOps. Chúng được các kỹ sư QA và nhà phát triển sử dụng rộng rãi trong phát triển ứng dụng web và di động để tự động hóa kiểm thử hồi quy trong các đường ống CI/CD. Các doanh nghiệp có ứng dụng phức tạp cũng dựa vào chúng để đảm bảo sự ổn định và hiệu suất qua các bản cập nhật thường xuyên.
Cách Lựa chọn
Khi chọn một công cụ Kiểm thử & QA AI, hãy xem xét khả năng tích hợp của nó với đường ống CI/CD và hệ thống theo dõi lỗi hiện có của bạn (như Jira hoặc GitHub). Đánh giá các loại kiểm thử mà nó hỗ trợ (ví dụ: UI, API, hiệu suất) và khả năng tương thích với ngăn xếp công nghệ của bạn. Ngoài ra, hãy đánh giá sự tinh vi của các tính năng AI, chẳng hạn như khả năng tự phục hồi và chất lượng của các bài kiểm thử được tạo ra, cùng với đường cong học tập và mô hình định giá của nó.
Kiểm thử & QATrường hợp sử dụng
Tự động hóa Kiểm thử Hồi quy Giao diện Người dùng trong CI/CD
Một nhóm phát triển front-end tích hợp một công cụ kiểm thử AI vào đường ống CI/CD của họ. Sau mỗi lần commit mã, công cụ sẽ tự động chạy một bộ kiểm thử hồi quy trực quan trên ứng dụng web của họ. Nó sử dụng thị giác máy tính để so sánh ảnh chụp màn hình với một bản cơ sở, ngay lập tức đánh dấu bất kỳ thay đổi trực quan không mong muốn nào như bố cục bị hỏng, màu sắc không chính xác hoặc các yếu tố bị thiếu. Quá trình này giúp phát hiện sớm các lỗi giao diện người dùng trước khi chúng được đưa vào sản xuất, tiết kiệm đáng kể thời gian kiểm tra thủ công cho các nhà phát triển và đảm bảo trải nghiệm người dùng nhất quán qua các bản phát hành.
Tạo các Trường hợp Kiểm thử API từ Đặc tả
Một nhà phát triển backend làm việc trên kiến trúc microservices cần đảm bảo điểm cuối API mới của họ hoạt động mạnh mẽ. Thay vì viết hàng chục trường hợp kiểm thử theo cách thủ công, họ cung cấp đặc tả OpenAPI (Swagger) của API cho một công cụ kiểm thử AI. Công cụ này phân tích đặc tả và tự động tạo ra một bộ kiểm thử toàn diện. Bộ kiểm thử này bao gồm các bài kiểm tra cho đầu vào hợp lệ, các điều kiện biên, xử lý lỗi (ví dụ: phản hồi 4xx/5xx) và các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn như tấn công injection. Điều này giúp tăng tốc quá trình kiểm thử và cải thiện độ bao phủ vượt xa những gì một nhà phát triển thường tự viết bằng tay.
Triển khai Kiểm thử Tự phục hồi để Giảm thiểu Bảo trì
Một kỹ sư tự động hóa QA đã mệt mỏi với việc các bài kiểm thử thất bại trong bản dựng hàng đêm do những thay đổi nhỏ về giao diện người dùng, chẳng hạn như ID của một nút bị đổi tên. Họ áp dụng một công cụ kiểm thử AI có khả năng tự phục hồi. Khi một bài kiểm thử thất bại vì không tìm thấy một phần tử, AI không chỉ dừng lại. Nó phân tích các thuộc tính khác của phần tử (như văn bản, vị trí và lớp) và DOM xung quanh để tìm lại phần tử đó. Sau đó, nó tự động cập nhật kịch bản kiểm thử với bộ định vị mới. Điều này làm giảm các bài kiểm thử không ổn định, giữ cho đường ống CI/CD luôn xanh và giải phóng thời gian của kỹ sư khỏi công việc bảo trì kịch bản kiểm thử tẻ nhạt.
Ưu tiên Kiểm thử với Phân tích Lỗi Dự đoán
Một quản lý QA cho một nền tảng thương mại điện tử lớn đang đối mặt với thời hạn gấp rút cho bản phát hành tiếp theo. Với hàng trăm thay đổi về mã, không thể kiểm thử mọi thứ bằng tay. Họ sử dụng một công cụ QA AI phân tích rủi ro của mỗi thay đổi mã dựa trên độ phức tạp, tỷ lệ lỗi lịch sử và các phụ thuộc của nó. Công cụ này tạo ra một 'bản đồ nhiệt' của ứng dụng, làm nổi bật các mô-đun có khả năng chứa lỗi mới cao nhất. Đội ngũ QA sử dụng thông tin này để tập trung các nỗ lực kiểm thử khám phá và thủ công vào các khu vực rủi ro cao này, tối đa hóa tác động của họ và tăng cơ hội tìm thấy các lỗi nghiêm trọng trước khi phát hành.
Tăng tốc Kiểm thử Ứng dụng Di động trên nhiều Thiết bị
Một nhóm phát triển di động cần kiểm thử ứng dụng mới của họ trên hàng trăm sự kết hợp thiết bị iOS và Android khác nhau. Việc viết và duy trì các kịch bản kiểm thử riêng biệt cho mỗi thiết bị là không thực tế. Họ sử dụng một nền tảng kiểm thử di động được hỗ trợ bởi AI cho phép họ viết một bài kiểm thử trừu tượng duy nhất. Sau đó, AI sẽ thực thi bài kiểm thử này một cách thông minh trên một đám mây thiết bị thực, tự động thích ứng với các kích thước màn hình, độ phân giải và phiên bản hệ điều hành khác nhau. Điều này làm giảm đáng kể thời gian và công sức cần thiết cho việc kiểm thử trên nhiều thiết bị và giúp đảm bảo ứng dụng hoạt động hoàn hảo cho tất cả người dùng, bất kể thiết bị của họ là gì.
Thực hiện Kiểm thử Tải với các Kịch bản do AI tạo ra
Một kỹ sư hiệu năng cần đảm bảo một tính năng mới có thể xử lý lưu lượng người dùng cao điểm. Thay vì viết kịch bản kiểm thử tải đơn giản bằng tay, họ sử dụng một công cụ AI phân tích dữ liệu người dùng thực từ nhật ký sản xuất. AI xác định các hành trình người dùng phổ biến và phức tạp và tự động tạo ra các kịch bản kiểm thử tải thực tế bắt chước hành vi này. Sau đó, kỹ sư có thể chạy các kịch bản này ở quy mô lớn để xác định các điểm nghẽn hiệu suất, các vấn đề về truy vấn cơ sở dữ liệu và giới hạn dung lượng máy chủ trong điều kiện thực tế, đảm bảo tính năng ổn định và phản hồi nhanh trước khi ra mắt.