បដិវត្តការធ្វើតេស្តកម្មវិធីជាមួយ AI: ក្របខ័ណ្ឌ HEPH
នៅក្នុងទិដ្ឋភាពនៃការវិវឌ្ឍដែលមិនធ្លាប់មាននៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី ការធ្វើតេស្តនៅតែជាធាតុផ្សំដ៏សំខាន់សម្រាប់ធានាគុណភាព និងភាពជឿជាក់នៃផលិតផល។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដំណើរការនៃការបង្កើតផែនការសាកល្បង និងលក្ខណៈបច្ចេកទេសជាប្រពៃណីគឺជាការងារដែលចំណាយពេលច្រើន និងពឹងផ្អែកលើកម្លាំងពលកម្ម។ បញ្ចូល Hephaestus (HEPH) ដែលជាក្របខ័ណ្ឌ AI បង្កើតថ្មីដែលបង្កើតឡើងដោយក្រុម DriveOS របស់ NVIDIA ដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្ម និងសម្រួលដំណើរការបង្កើតការធ្វើតេស្ត។
លោតទៅ
អំណាចនៃ AI នៅក្នុងការធ្វើតេស្តកម្មវិធី
HEPH ប្រើប្រាស់គំរូភាសាធំ (LLMs) ដើម្បីវិភា អ្នកដឹកនាំពិសេស គឯកសារបញ្ចូល និងគំរូកូដ បង្កើតការសាកល្បងការយល់ដឹងអំពីបរិបទដែលតម្រូវតាមតម្រូវការជាក់លាក់។ វិធីសាស្រ្តដែលជំរុញដោយ AI នេះកាត់បន្ថយយ៉ាងខ្លាំងនូវពេលវេលាដែលបានចំណាយលើការបង្កើតករណីសាកល្បង ដោយផ្តល់នូវដំណោះស្រាយបដិវត្តចំពោះបញ្ហាប្រឈមដ៏យូរអង្វែងក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី។
លក្ខណៈសំខាន់ៗរបស់ HEPH
- ស្វ័យប្រវត្តិកម្មគ្រប់ជ្រុងជ្រោយ ៖ HEPH ធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មលំហូរការងារសាកល្បងទាំងមូល ចាប់ពីការតាមដានឯកសាររហូតដល់ការបង្កើតកូដ ដោយរក្សាទុកក្រុមវិស្វកម្មពេលវេលាអភិវឌ្ឍន៍យ៉ាងច្រើន។
- Context-Aware Test Generation ៖ តាមរយៈការប្រើប្រាស់ឯកសារគម្រោង និងការបញ្ជាក់ចំណុចប្រទាក់ HEPH បង្កើតការធ្វើតេស្តដែលពាក់ព័ន្ធ និងត្រឹមត្រូវ។
- ការកែលម្អឥតឈប់ឈរ ៖ ក្របខ័ណ្ឌចងក្រង ប្រតិបត្តិ និងផ្ទៀងផ្ទាត់ការធ្វើតេស្តដែលបានបង្កើតនីមួយៗ ដោយផ្តល់ទិន្នន័យគ្របដណ្តប់ត្រឡប់ទៅគំរូវិញ ដើម្បីកែលម្អជំនាន់សាកល្បងនាពេលអនាគត។
- ការគាំទ្រការបញ្ចូលដ៏ច្រើន ៖ HEPH ផ្ បដិវត្តការធ្វើតេស្តកម្ម ទុកនូវទម្រង់បញ្ចូលផ្សេងៗ រួមទាំង PDF, RST, RSTI និង HTML ហើយរួមបញ្ចូលយ៉ាងរលូនជាមួយឧបករណ៍ខាងក្នុងដូចជា Confluence និង JIRA ។
លំហូរការងារ HEPH
ដំណើរការបង្កើតការធ្វើតេស្តរបស់ HEPH ពាក់ព័ន្ធនឹងជំហានសំខាន់ៗជាច្រើន៖
- ការរៀបចំទិន្នន័យ ៖ ឯកសារបញ្ចូលត្រូវបាន វិធីជំរុញវេទិកាទិន្នន័យអតិថិជនរបស់អ្នក។ ដាក់លិបិក្រម និងរក្សាទុកក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យបង្កប់សម្រាប់សំណួរប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
- ការទាញយកតម្រូវការ ៖ ក្របខណ្ឌទាញយកព័ត៌មានលម្អិតអំពីតម្រូវការពីប្រព័ន្ធផ្ទុក ដោយទាញយកព័ត៌មានដែលបាត់ដោយស្វ័យប្រវត្តិនៅពេលចាំបាច់។
- ការតាមដានទិន្នន័យ ៖ HEPH គូសផែនទីការតភ្ជាប់រវាងតម្រូវការ និងបំណែកឯកសារពាក់ព័ន្ធ។
- ជំនាន់តេស្តបញ្ជាក់ ៖ ផ្អែកលើព័ត៌មានដែលបានតាមដាន HEPH បង្កើតទាំងការបញ្ជាក់តេស្តវិជ្ជមាន និងអវិជ្ជមាន។
- ជំនាន់នៃការអនុវត្តសាកល្បង ៖ ដោយប្រើបរិបទដែលបានប្រមូលផ្តុំ HEPH បង្កើតការធ្វើតេស្តដែលអាចប្រតិបត្តិបាននៅក្នុង C/C++ ។
- ការប្រតិបត្តិ និងការកែលម្អ ៖ ការធ្វើតេស្តដែលបានបង្កើតត្រូវបានចងក្រង ប្រតិបត្តិ និងវិភាគសម្រាប់ការគ្របដណ្តប់ ជាមួយនឹងលទ្ធផលបញ្ជូនត្រឡប់ទៅប្រព័ន្ធវិញសម្រាប់ការកែលម្អជាបន្តបន្ទាប់។
កម្មវិធីពិភពលោកពិត
ដើម្បីបង្ហាញពីសមត្ថភាពរបស់ HEPH សូមពិចារ បដិវត្តការធ្វើតេស្តកម្ម ណាកម្មវិធីរបស់វាក្នុងការសាកល្បងមុខងារកម្ដៅរបស់កម្មវិធីបញ្ជា QNX BSP ។ ក្របខណ្ឌទាញយកព័ត៌មានតម្រូវការ តាមដានវាទៅនឹងឯកសារដែលត្រូវគ្នា និងបង្កើតការបញ្ជាក់ និងការអនុវត្តសាកល្បងដ៏ទូលំទូលាយ។
អនាគតនៃស្វ័យប្រវត្តិកម្មសាកល្បង
ខណៈពេលដែល HEPH ផ្តល់នូវអត្ថប្ លេខអាហ្សង់ទីន រយោជន៍សំខាន់ៗរួចហើយ ការកែលម្អនាពេលអនាគតអាចធ្វើបដិវត្តន៍ការធ្វើតេស្តកម្មវិធីបន្ថែមទៀត៖
- ការរចនាម៉ូឌុល ៖ ការអនុវត្តវិធីសាស្រ្តម៉ូឌុលនឹងអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមកំណត់ម៉ូឌុលផ្ទាល់ខ្លួនសម្រាប់លំហូរការងារដែលមិនមានលក្ខណៈស្តង់ដារ បង្កើនភាពបត់បែន និងអាដាប់ធ័រ។
- របៀបអន្តរកម្ម ៖ មុខងារអន្តរកម្មមួយអាចបើកដំណើរការមតិត្រឡប់របស់មនុស្សក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍កែលម្អលទ្ធផលនៅជំហាននីមួយៗនៃដំណើរការបង្កើតការសាកល្បង។.
សេចក្តីសន្និដ្ឋាន
HEPH តំណាងឱ្យការលោតទៅមុខយ៉ាងសំខាន់នៅក្នុងការធ្វើតេស្តស្វ័យប្រវត្តិកម្មកម្មវិធី។ តាមរយៈការប្រើប្រាស់ថាមពលរបស់ AI វាមិនត្រឹមតែបង្កើនល្បឿនដំណើរការបង្កើតការសាកល្បងប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងបង្កើនគុណភាព និងភាពជឿជាក់នៃផលិតផលកម្មវិធីផងដែរ។ នៅពេលដែលក្របខ័ណ្ឌបន្តវិវឌ្ឍ វាសន្យាថានឹងកែប្រែទិដ្ឋភាពនៃការធ្វើតេស្ បដិវត្តការធ្វើតេស្តកម្ម តកម្មវិធីឡើងវិញ ដោយផ្តល់ជូនអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នូវឧបករណ៍ដ៏មានអានុភាពក្នុងការសម្រួលលំហូរការងាររបស់ពួកគេ និងកែលម្អលទ្ធផលរបស់ពួកគេ។ សម្រាប់អ្នកដែលចាប់អារម្មណ៍ក្នុងការស្វែងរកឧបករណ៍អភិវឌ្ឍន៍ដែលជំរុញដោយ AI បន្ថែមទៀត NVIDIA ផ្តល់ជូននូវជួរនៃ AI ជំនាន់ថ្មី បច្ចេកវិទ្យា និងឧបករណ៍ រួមទាំង NVIDIA NIM APIs ។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ថ្មីក្នុងវិស័យនេះក៏អាចទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីស៊េរីដំបូងដែលងាយស្រួលប្រើរបស់ NVIDIA “ការកសាងកម្មវិធីភ្នាក់ងារ LLM ដំបូងរបស់អ្នក” ដើម្បីចាប់ផ្តើមដំណើររបស់ពួកគេទៅក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីជំនួយ AI ។