Die besten валидация выходных данных-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte валидация выходных данных-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

валидация выходных данных

  • Eine AI-gesteuerte Datenantriebserweiterung für Robot Framework, die LLMs nutzt, um Testdaten und Szenarien automatisch zu generieren.
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    Was ist Robot Framework AI Agent Datadriver?
    Robot Framework AI Agent Datadriver ist eine Open-Source-Erweiterung für Robot Framework, die große Sprachmodelle nutzt, um datengesteuertes Testen zu automatisieren und zu verbessern. Durch die Integration mit OpenAI’s API kann das Plugin vielfältige Eingabesätze erstellen, Edge-Case-Szenarien generieren und Ausgaben in Echtzeit validieren. Testingenieure definieren Testvorlagen anhand der Standard-Syntax von Robot Framework und der DataDriver-Bibliothek; der AI-Agent analysiert Eingabeaufforderungen und Datenschemata, um umfangreiche Testparameter zu produzieren. Dieser Ansatz reduziert manuellen Datenaufwand, beschleunigt die Testentwicklung und erhöht die Abdeckung sowie Genauigkeit von funktionalen und Regressionssuiten.
  • Ein KI-Agenten-Framework, das Multi-Schritt-Workflows von LLMs mit LlamaIndex überwacht, Anfragen orchestriert und Ergebniskontrollen automatisiert.
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    Was ist LlamaIndex Supervisor?
    LlamaIndex Supervisor ist ein entwicklerorientiertes Python-Framework zum Erstellen, Ausführen und Überwachen von KI-Agenten, die auf LlamaIndex basieren. Es bietet Werkzeuge zur Definition von Workflows als Knoten – wie Retrieval, Zusammenfassung und benutzerdefinierte Verarbeitung – und verbindet sie zu gerichteten Graphen. Der Supervisor überwacht jeden Schritt, validiert Ausgaben gegen Schemas, wiederholt bei Fehlern und protokolliert Metriken. Dadurch entstehen robuste, wiederholbare Pipelines für Aufgaben wie retrieval-gestützte Generierung, Dokumenten-QA und Datenextraktion aus verschiedensten Datensätzen.
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