ການປະຕິບັດ Agentic AI ໃນອັດຕະໂນມັດການທົດສອບການກໍານົດກັບ LangChain ແລະ DSPy

ການນໍາສະເຫນີ

ຄວາມສັບສົນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຂອງລະບົບຊອບແວໄດ້ເຮັດໃຫ້ອັດຕະໂນມັດການທົດສອບເປັນລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການພັດທະນາຊອບແວ. ກອບການທົດສອບອັດຕະໂນມັດແບບດັ້ງເດີມແມ່ນອີງໃສ່ວິທີການທີ່ມີສະຄິບ, ເຊິ່ງສາມາດບວມແລະຍາກທີ່ຈະຮັກສາ. ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ການປະກົດຕົວຂອງ Agentic AI ແລະເຄື່ອງມື Orchestration ໄດ້ເປີດຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃຫມ່ສໍາລັບການອັດຕະໂນມັດສະຖານະການການທົດສອບທີ່ສັບສົນ. ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາຈຸດຕັດກັນຂອງ Agentic AI, Orchestration Tools, ແລະ Software Engineering ເພື່ອອັດຕະໂນມັດສະຖານະການທົດສອບທີ່ສັບສົນໂດຍໃຊ້ LangChain ແລະ DSPy.

Agentic AI ແມ່ນຫຍັງ?

Agentic AI ຫມາຍເຖິງປະເພດຂອງປັນຍາປະດິດທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອປະຕິບັດໃນນາມຂອງຜູ້ໃຊ້ຫຼືລະບົບ. ລະບົບ AI Agentic ມີຄວາມສາມາດໃນການຕັດສິນໃຈ, ການຮຽນຮູ້ຈາກປະສົບການ, ແລະປັບຕົວເຂົ້າກັບສະຖານະການໃຫມ່. ໃນສະພາບການຂອງການທົດສອບອັດຕະໂນມັດ, Agentic AI ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອອັດຕະໂນມັດສະຖານະການການທົດສອບທີ່ສັບສົນໂດຍການຈໍາລອງການໂຕ້ຕອບຂອງຜູ້ໃຊ້, ການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນການທົດສອບ, ແລະການປັບຕົວກັບການປ່ຽນແປງເງື່ອນໄຂການທົດສອບ.

LangChain ແມ່ນຫຍັງ?

LangChain ເປັນເຄື່ອງມື Orchestration ແຫຼ່ງເປີດທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ນັກພັດທະນາສ້າງລະບົບ AI ທີ່ສັບສົນໂດຍໃຊ້ພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມຕ່າງໆ, ລວມທັງ Python, Rust, ແລະ Go. LangChain ສະຫນອງສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະໂມດູນທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ນັກພັດທະນາສາມາດປະສົມປະສານອົງປະກອບ AI ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ເຊັ່ນ: ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ແລະວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ເພື່ອສ້າງລະບົບ AI ທີ່ຊັບຊ້ອນ.

DSPy ແມ່ນຫຍັງ?

DSPy ເປັນຫ້ອງສະຫມຸດ Python ທີ່ສະຫນອງຊຸດຂອງເຄື່ອງມືສໍາລັບການກໍ່ສ້າງແລະນໍາໃຊ້ລະບົບ AI. DSPy ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດວຽກຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງກັບ LangChain ແລະໃຫ້ຄຸນສົມບັດຫຼາຍຢ່າງ, ລວມທັງການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ.

ການປະຕິບັດ AI Agentic ໃນການທົດສອບອັດຕະໂນມັດການກໍານົດ

ເພື່ອປະຕິບັດ Agentic AI ໃນອັດຕະໂນມັດການທົດສອບທີ່ກໍານົດ, ພວກເຮົາສາມາດໃຊ້ LangChain ແລະ DSPy ເພື່ອສ້າງກອບການທົດສອບອັດຕະໂນມັດທີ່ຈໍາລອງການໂຕ້ຕອບຂອງຜູ້ໃຊ້, ການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນການທົດສອບ, ແລະປັບຕົວເຂົ້າກັບການປ່ຽນແປງເງື່ອນໄຂການທົດສອບ.

ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງງ່າຍໆຂອງວິທີທີ່ພວກເຮົາສາມາດໃຊ້ LangChain ແລະ DSPy ເພື່ອເຮັດໃຫ້ສະຖານະການທົດສອບອັດຕະໂນມັດ: `` python ການນໍາເຂົ້າ langchain ຈາກ langchain.chains ນໍາເຂົ້າ LLMChain ຈາກ langchain.llms ນໍາເຂົ້າ DSPyLLM

test_scenario = { "user_input": "ເຂົ້າສູ່ລະບົບ", "expected_output": "ເຂົ້າສູ່ລະບົບສຳເລັດ" }

ກໍານົດຕົວແທນ AI Agent

ຕົວແທນ = LLMChain( llm=DSPyLLM(), input_type="text", output_type="text" )

ກໍານົດຟັງຊັນອັດຕະໂນມັດການທົດສອບ

def test_automation(test_scenario): # ຈຳລອງການໂຕ້ຕອບຂອງຜູ້ໃຊ້ user_input = test_scenario["user_input"] # ຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນການທົດສອບ ການຕັດສິນໃຈ = agent.run(user_input) # ປັບປ່ຽນເງື່ອນໄຂການສອບເສັງ ຖ້າການຕັດສິນໃຈ == "ເຂົ້າສູ່ລະບົບສຳເລັດ": ພິມ ("ການທົດສອບຜ່ານ") ອື່ນ: ພິມ ("ການທົດສອບລົ້ມເຫລວ")

ດໍາເນີນການຟັງຊັນອັດຕະໂນມັດການທົດສອບ

test_automation(test_scenario)

ໃນຕົວຢ່າງນີ້, ພວກເຮົາກໍານົດສະຖານະການທົດສອບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຈໍາລອງການໂຕ້ຕອບຂອງຜູ້ໃຊ້, ການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນການທົດສອບ, ແລະການປັບຕົວກັບການປ່ຽນແປງເງື່ອນໄຂການທົດສອບ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາກໍານົດຕົວແທນ AI Agentic ໂດຍໃຊ້ LangChain ແລະ DSPy, ແລະໃຊ້ມັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ສະຖານະການທົດສອບອັດຕະໂນມັດ.

** 5-10 ຄໍາສັ່ງທີ່ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ / ສະນິບເພັດ **

ນີ້ແມ່ນ 5-10 ຄໍາສັ່ງທີ່ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດ / snippets ສໍາລັບ LangChain ແລະ DSPy:

1. `langchain.LLMChain(llm=DSPyLLM())`: ສ້າງຕົວແທນ AI Agent ໂດຍໃຊ້ LangChain ແລະ DSPy.
2. `DSPyLLM():`: ເລີ່ມຕົວຢ່າງ DSPy LLM (ຕົວແບບພາສາໃຫຍ່).
3. `LLMChain(input_type="text", output_type="text")`: ສ້າງຕົວແທນ AI Agentic ດ້ວຍການປ້ອນຂໍ້ຄວາມ ແລະປະເພດຜົນຜະລິດ.
4. `agent.run(user_input)`: ແລ່ນຕົວແທນ AI Agentic ດ້ວຍການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ໃຊ້.
5. `test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "login successfully"}`: ກຳນົດສະຖານະການທົດສອບດ້ວຍການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ໃຊ້ ແລະຜົນຜະລິດທີ່ຄາດໄວ້.
6. `langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM())`: ສ້າງຕົວແທນ AI Agentic ໂດຍໃຊ້ LangChain ແລະ DSPy.
7. `DSPyLLM().predict(user_input)`: ຄາດຄະເນຜົນຜະລິດຂອງ DSPy LLM ດ້ວຍການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ໃຊ້.
8. `LLMChain(input_type="text", output_type="text").run(user_input)`: ແລ່ນຕົວແທນ AI Agentic ດ້ວຍການປ້ອນຂໍ້ຄວາມ ແລະປະເພດການສົ່ງອອກ.
9. `test_automation(test_scenario)`: ແລ່ນຟັງຊັນອັດຕະໂນມັດການທົດສອບດ້ວຍສະຖານະການທົດສອບ.
10. `langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()).run(user_input)`: ເປີດໃຊ້ຕົວແທນ AI Agentic ດ້ວຍການປ້ອນຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ໃຊ້.

** ການສະແດງພາບ **

ນີ້ແມ່ນການສະແດງພາບຂອງຕົວແທນ AI Agentic ໂດຍໃຊ້ Chart.js:
```json
{
  "type": "ແຖບ",
  "ຂໍ້ມູນ": {
    "labels": ["ການປ້ອນຂໍ້ມູນຜູ້ໃຊ້", "ການຕັດສິນໃຈ", "ການປັບຕົວ"],
    "ຊຸດຂໍ້ມູນ": [
      {
        "label": "ຕົວແທນ AI ຕົວແທນ",
        "ຂໍ້ມູນ": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "ຄວາມກວ້າງຊາຍແດນ": 1
      }
    ]
  },
  "ທາງເລືອກ": {
    "ຫົວຂໍ້": {
      "ສະແດງ": ຄວາມຈິງ,
      "text": "ຕົວແທນ AI ຕົວແທນ"
    },
    "ເກັດ": {
      "yAxes": [
        {
          "ຫມາຍຕິກ": {
            "beginAtZero": ແທ້
          }
        }
      ]
    }
  }
}

ການເບິ່ງເຫັນນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການປະຕິບັດຂອງຕົວແທນ AI Agentic ໃນການຈໍາລອງການໂຕ້ຕອບຂອງຜູ້ໃຊ້, ການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນການທົດສອບແລະການປັບຕົວກັບການປ່ຽນແປງເງື່ອນໄຂການທົດສອບ.

** ສະຫຼຸບ **

ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາໄດ້ຄົ້ນຫາຈຸດຕັດກັນຂອງ Agentic AI, Orchestration Tools, ແລະ Software Engineering ເພື່ອອັດຕະໂນມັດສະຖານະການທົດສອບທີ່ສັບສົນໂດຍໃຊ້ LangChain ແລະ DSPy. ພວກເຮົາໄດ້ປະຕິບັດຕົວຢ່າງທີ່ງ່າຍດາຍຂອງ Agentic AI ໃນການທົດສອບອັດຕະໂນມັດແບບກໍານົດແລະສະຫນອງຄໍາສັ່ງ / snippets ຕ່າງໆສໍາລັບ LangChain ແລະ DSPy. ພວກເຮົາຍັງໄດ້ເບິ່ງເຫັນປະສິດທິພາບຂອງຕົວແທນ AI Agentic ໂດຍໃຊ້ Chart.js. ໂດຍການໃຊ້ປະໂຫຍດຂອງ Agentic AI ແລະ Orchestration Tools, ຜູ້ພັດທະນາສາມາດສ້າງກອບການທົດສອບອັດຕະໂນມັດທີ່ຊັບຊ້ອນທີ່ຈໍາລອງການໂຕ້ຕອບຂອງຜູ້ໃຊ້, ການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນການທົດສອບ, ແລະປັບຕົວເຂົ້າກັບການປ່ຽນແປງເງື່ອນໄຂການທົດສອບ.

ການປະຕິບັດ Agentic AI ໃນການກໍານົດການທົດສອບອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ LangChain ແລະ DSPy

ກໍານົດຕົວແທນ AI Agent

ກໍານົດຟັງຊັນອັດຕະໂນມັດການທົດສອບ

ດໍາເນີນການຟັງຊັນອັດຕະໂນມັດການທົດສອບ

Have Questions?