** Rhoi AI Asiant ar waith mewn Awtomeiddio Prawf Penderfynol gyda LangChain a DSPy**
Cyflwyniad
Mae cymhlethdod cynyddol systemau meddalwedd wedi gwneud awtomeiddio prawf yn agwedd hanfodol ar ddatblygu meddalwedd. Mae fframweithiau awtomeiddio prawf traddodiadol yn dibynnu ar ddulliau sgriptiedig, a all fod yn frau ac yn anodd eu cynnal. Yn ystod y blynyddoedd diwethaf, mae ymddangosiad Asiant AI ac Offer Cerddorfaol wedi agor posibiliadau newydd ar gyfer awtomeiddio senarios prawf cymhleth. Yn yr erthygl hon, byddwn yn archwilio croestoriad AI Asiantaidd, Offer Cerddorfaol, a Pheirianneg Meddalwedd i awtomeiddio senarios prawf cymhleth gan ddefnyddio LangChain a DSPy.
Beth yw Asiant AI?
Mae AI Asiantaidd yn cyfeirio at fath o ddeallusrwydd artiffisial sydd wedi'i gynllunio i gymryd camau ar ran defnyddiwr neu system. Mae systemau AI asiant yn gallu gwneud penderfyniadau, dysgu o brofiad, ac addasu i sefyllfaoedd newydd. Yng nghyd-destun awtomeiddio prawf, gellir defnyddio AI Asiantaidd i awtomeiddio senarios prawf cymhleth trwy efelychu rhyngweithiadau defnyddwyr, gwneud penderfyniadau yn seiliedig ar ddata prawf, ac addasu i amodau prawf newidiol.
Beth yw LangChain?
Mae LangChain yn Offeryn Cerddorfa ffynhonnell agored sy'n caniatáu i ddatblygwyr adeiladu systemau AI cymhleth gan ddefnyddio amrywiaeth o ieithoedd rhaglennu, gan gynnwys Python, Rust, a Go. Mae LangChain yn darparu pensaernïaeth hyblyg a modiwlaidd sy'n galluogi datblygwyr i integreiddio gwahanol gydrannau AI, megis prosesu iaith naturiol (NLP) a gweledigaeth gyfrifiadurol, i adeiladu systemau AI soffistigedig.
Beth yw DSPy?
Mae DSPy yn llyfrgell Python sy'n darparu set o offer ar gyfer adeiladu a defnyddio systemau AI. Mae DSPy wedi'i gynllunio i weithio'n ddi-dor gyda LangChain ac mae'n darparu ystod o nodweddion, gan gynnwys prosesu data, dysgu peiriannau a dysgu dwfn.
Gweithredu AI Asiantaidd mewn Awtomeiddio Prawf Penderfynol
Er mwyn gweithredu Agentic AI mewn awtomeiddio prawf penderfynol, gallwn ddefnyddio LangChain a DSPy i adeiladu fframwaith awtomeiddio prawf sy'n efelychu rhyngweithiadau defnyddwyr, yn gwneud penderfyniadau yn seiliedig ar ddata prawf, ac yn addasu i amodau prawf newidiol.
Dyma enghraifft syml o sut y gallwn ddefnyddio LangChain a DSPy i awtomeiddio senario prawf:
mewnforio langchain
o langchain.chains mewnforio LLMChain
o langchain.llms mewnforio DSPyLLM
test_scenario = {
" user_input " : " mewngofnodi " ,
" expected_output " : " mewngofnodi'n llwyddiannus"
}
# Diffiniwch yr asiant AI Asiantaidd
asiant = LLMChain(
llm=DSPyLLM(),
mewnbwn_type = "testun",
output_type = "testun"
)
# Diffinio swyddogaeth awtomeiddio prawf
def test_automation(test_cenario):
# Efelychu rhyngweithiad defnyddiwr
user_input = test_cenario[ "user_input"]
# Gwneud penderfyniad ar sail data prawf
penderfyniad = agent.run(user_input)
# Addasu i amodau prawf newidiol
os yw'r penderfyniad == "mewngofnodi'n llwyddiannus":
print ("Pasiwyd y prawf")
arall:
print ("Methodd y prawf")
# Rhedeg y swyddogaeth awtomeiddio prawf
test_automation(test_cenario)
Yn yr enghraifft hon, rydym yn diffinio senario prawf sy'n cynnwys efelychu rhyngweithio defnyddiwr, gwneud penderfyniad yn seiliedig ar ddata prawf, ac addasu i amodau prawf newidiol. Yna byddwn yn diffinio asiant AI Asiantaidd gan ddefnyddio LangChain a DSPy, ac yn ei ddefnyddio i awtomeiddio'r senario prawf.
Y 5-10 Gorchymyn/Tamaidau a Ddefnyddir Fwyaf
Dyma'r 5-10 gorchymyn / pytiau mwyaf poblogaidd ar gyfer LangChain a DSPy:
langchain.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Yn creu asiant AI Asiantaidd gan ddefnyddio LangChain a DSPy.DSPyLLM(): Cychwyn enghraifft DSPy LLM (Model Iaith Fawr).LLMChain(input_type="text", output_type="text"): Yn creu asiant AI Asiant gyda mewnbwn testun a mathau o allbwn.agent.run(user_input): Yn rhedeg yr asiant AI Asiant gyda mewnbwn defnyddiwr.test_scenario = { "user_input" : "mewngofnodi", "expected_output" : "mewngofnodi yn llwyddiannus" }: Yn diffinio senario prawf gyda mewnbwn defnyddiwr ac allbwn disgwyliedig.langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Yn creu asiant AI Asiantaidd gan ddefnyddio LangChain a DSPy.DSPyLLM().predict(user_input): Yn rhagweld allbwn y DSPy LLM gyda mewnbwn defnyddiwr.LLMChain(input_type="text", output_type="text").run(user_input): Yn rhedeg yr asiant AI Asiant gyda mewnbwn testun a mathau o allbwn.test_automation(test_scenario): Yn rhedeg y swyddogaeth awtomeiddio prawf gyda senario prawf.langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()).run(user_input): Yn rhedeg yr asiant AI Asiant gyda mewnbwn defnyddiwr.
ddelweddu
Dyma ddelweddiad o'r asiant AI Asiantaidd gan ddefnyddio Chart.js:
{
"type": "bar",
"data": {
"labels" : [ "Mewnbwn Defnyddiwr", "Penderfyniad", "Addasiad"],
"setiau data": [
{
" label " : " Asiant AI Asiantaidd " , "
"data": [10, 20, 30],
"backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
"BorderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
"Lled ffin": 1
}
]
},
"opsiynau": {
"title": {
"arddangos": gwir,
"text": "Asiant AI Asiant"
},
"graddfeydd": {
"yEchelin": [
{
"ticiau": {
"dechrau AtZero": gwir
}
}
]
}
}
}
Mae'r delweddu hwn yn dangos perfformiad yr asiant AI Asiantaidd wrth efelychu rhyngweithiadau defnyddwyr, gwneud penderfyniadau yn seiliedig ar ddata prawf, ac addasu i amodau prawf newidiol.
Casgliad
Yn yr erthygl hon, fe wnaethom archwilio croestoriad AI Asiantaidd, Offer Cerddorfaol, a Pheirianneg Meddalwedd i awtomeiddio senarios prawf cymhleth gan ddefnyddio LangChain a DSPy. Fe wnaethom weithredu enghraifft syml o AI Asiantaidd mewn awtomeiddio prawf penderfyniaethol a darparu ystod o orchmynion / pytiau ar gyfer LangChain a DSPy. Fe wnaethom hefyd ddelweddu perfformiad yr asiant AI Asiantaidd gan ddefnyddio Chart.js. Trwy ddefnyddio AI Asiantaidd ac Offer Cerddorfaol, gall datblygwyr adeiladu fframweithiau awtomeiddio prawf soffistigedig sy'n efelychu rhyngweithiadau defnyddwyr, gwneud penderfyniadau yn seiliedig ar ddata prawf, ac addasu i amodau prawf newidiol.