Herramientas 출력 검증 de alto rendimiento

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출력 검증

  • Una extensión impulsada por IA para Robot Framework que aprovecha los LLMs para generar automáticamente datos y escenarios de prueba.
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    ¿Qué es Robot Framework AI Agent Datadriver?
    Robot Framework AI Agent Datadriver es una extensión de código abierto para Robot Framework que utiliza grandes modelos de lenguaje para automatizar y mejorar las pruebas basadas en datos. Al integrarse con la API de OpenAI, el plugin puede generar conjuntos de entrada diversos, crear escenarios de casos límite y validar salidas en tiempo real. Los ingenieros de prueba definen plantillas de prueba usando la sintaxis estándar de Robot Framework y la biblioteca DataDriver; el agente IA analiza las instrucciones y esquemas de datos para producir parámetros de prueba enriquecidos. Este enfoque reduce la preparación manual de datos, acelera el desarrollo de pruebas y mejora la cobertura y precisión general de las suites de pruebas funcionales y de regresión.
    Características principales de Robot Framework AI Agent Datadriver
    • Generación de datos de prueba impulsada por IA
    • Creación dinámica de casos de prueba
    • Soporte para fuentes de datos CSV, Excel y JSON
    • Integración con API de OpenAI
    • Generación de escenarios de casos límite
    • Validación y reporte de resultados
  • Un marco de agente de IA que supervisa flujos de trabajo LLM de múltiples pasos usando LlamaIndex, automatizando la orquestación de consultas y la validación de resultados.
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    ¿Qué es LlamaIndex Supervisor?
    LlamaIndex Supervisor es un marco de trabajo en Python dirigido a desarrolladores para crear, ejecutar y monitorear agentes de IA construidos sobre LlamaIndex. Proporciona herramientas para definir flujos de trabajo como nodos — como recuperación, resumen y procesamiento personalizado — y conectarlos en gráficos dirigidos. Supervisor supervisa cada paso, valida salidas contra esquemas, reintenta en errores y registra métricas. Esto asegura pipelines robustos y repetibles para tareas como generación con recuperación augmentada, QA de documentos y extracción de datos en diversos conjuntos de datos.
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