Die besten 출력 검증-Lösungen für Sie

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

출력 검증

  • Eine AI-gesteuerte Datenantriebserweiterung für Robot Framework, die LLMs nutzt, um Testdaten und Szenarien automatisch zu generieren.
    0
    0
    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.
    Robot Framework AI Agent Datadriver Hauptfunktionen
    • KI-gestützte Testdatengenerierung
    • Dynamische Erstellung von Testfällen
    • Unterstützung für CSV-, Excel- und JSON-Datenquellen
    • Integration mit OpenAI-API
    • Edge-Case-Szenarien Generierung
    • Ausgabennachverfolgung und Berichterstellung
  • Ein KI-Agenten-Framework, das Multi-Schritt-Workflows von LLMs mit LlamaIndex überwacht, Anfragen orchestriert und Ergebniskontrollen automatisiert.
    0
    0
    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.
Ausgewählt