고품질 automatisation QA 도구

고객 신뢰를 얻은 automatisation QA 도구로 안정적이고 우수한 결과를 경험하세요.

automatisation QA

  • 효율적이고 자동화된 QA 테스트를 위해 OwlityAI를 활용하세요.
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    Owlity란?
    OwlityAI는 전체 테스트 프로세스를 자동화하고 간소화하도록 설계된 AI 기반 품질 보증(QA) 도구입니다. 고급 인공 지능을 활용하여 OwlityAI는 테스트를 설계하고 자동화를 개발하며 버그를 자동으로 식별할 수 있습니다. 이 혁신적인 도구는 QA 비용을 최대 93%까지 절감할 뿐만 아니라 테스트 프로세스를 95%까지 가속화합니다. 주요 기능에는 간단한 온보딩, 자동 업데이트, 실시간 보고 및 기존 CI/CD 파이프라인과의 원활한 통합이 포함됩니다. OwlityAI와 함께라면 기업은 전통적인 QA 부서가 AI 기반 솔루션으로 대체되는 미래로 전환할 수 있습니다.
  • 자동화 테스트를 위한 AI 기반 에이전틱 QA 플랫폼입니다.
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    BaseRock란?
    BaseRock.ai는 인공지능을 활용하여 단위 및 통합 테스트 프로세스를 자동화하는 혁신적인 QA 플랫폼입니다. 사용자 친화적으로 설계되어 있어 배우는 곡선이 전혀 필요 없이 개발자와 QA 팀이 단일 클릭으로 테스트 사례를 생성하고 실행할 수 있습니다. 이 플랫폼은 최대 테스트 커버리지를 보장하고, 버그를 조기에 감지하며, 개발자 생산성을 높이기 위해 자세한 피드백을 제공합니다. 또한 BaseRock.ai는 CI/CD 파이프라인에 원활하게 통합되어 빈번하고 신뢰할 수 있는 소프트웨어 배포가 가능합니다.
  • AUITestAgent는 AI를 활용하여 앱 스크린샷과 사용자 프롬프트를 기반으로 Appium UI 테스트 스크립트를 자동으로 생성하고 실행합니다.
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    AUITestAgent란?
    AUITestAgent는 GPT 기반 AI의 힘을 활용하여 모바일 UI 테스트를 간소화합니다. 앱 스크린샷과 텍스트 테스트 시나리오를 제공하면, 에이전트는 에뮬레이터 또는 실제 기기에서 실행 가능한 Appium 스크립트를 자동 생성합니다. 이 도구는 Android와 iOS 모두를 지원하며, 특정 워크플로우를 위한 맞춤형 프롬프트를 제공합니다. 또한 테스트 결과 보고서를 제공하고 기존 CI/CD 시스템에 쉽게 통합되어 빠르고 신뢰할 수 있는 회귀 및 기능 테스트를 최소한의 수작업으로 수행합니다.
  • AI 에이전트를 사용하여 QA 테스트를 자동화하고 시간과 비용을 절약하세요.
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    QA.tech란?
    QA.tech는 고급 AI 에이전트를 사용하여 종단 간(E2E) 테스트를 자동화하도록 설계된 종합 플랫폼입니다. 우리 솔루션은 B2B SaaS 기업이 더 빠르게 배송하고 수동 QA 테스트의 필요성을 없애 비용을 절감하는 데 도움을 줍니다. AI 에이전트는 실제 사용자 상호작용과 목표를 기반으로 테스트를 스캔, 학습, 생성 및 지속적으로 실행합니다. 실시간 테스트와 개발자 친화적인 보고서를 통해 QA.tech는 웹 응용 프로그램의 중요한 문제를 조기에 발견하여 기존 테스트 방법에 비해 상당한 우위를 제공합니다.
  • LambdaTest는 원활한 소프트웨어 배달을 위한 클라우드 기반 교차 브라우저 테스트를 제공합니다.
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    KaneAI란?
    LambdaTest는 개발자와 QA 팀이 여러 환경에서 웹 애플리케이션을 검증할 수 있도록 지원하는 지능형 클라우드 기반 교차 브라우저 테스트 도구입니다. 3000개 이상의 실제 브라우저와 장치에 접근하여 사용자들은 실시간, 자동화 및 반응형 테스트를 원활하게 수행할 수 있습니다. 스크린샷 테스트, 지리적 위치 테스트 및 다양한 CI/CD 도구와의 통합 같은 고급 기능은 신속한 피드백을 보장하고 출시 속도를 향상시킵니다. 이 플랫폼은 속도를 희생하지 않고 디지털 경험의 품질을 향상시키기 위해 설계되었습니다.
  • LLMs와 벡터 데이터베이스 및 맞춤형 파이프라인 결합을 통해 검색 강화 생성 채팅 에이전트를 가능하게 하는 오픈 소스 프레임워크입니다.
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    LLM-Powered RAG System란?
    LLM-구동 RAG 시스템은 검색 강화 생성(RAG) 파이프라인을 구축하기 위한 개발자 중심 프레임워크입니다. 문서 컬렉션 임베딩, FAISS, Pinecone 또는 Weaviate를 통한 인덱싱, 런타임에 관련 컨텍스트를 검색하는 모듈을 제공합니다. 이 시스템은 LangChain 래퍼를 사용하여 LLM 호출을 오케스트레이션하며, 프롬프트 템플릿, 스트리밍 응답 및 다중 벡터 저장소 어댑터를 지원합니다. 지식 기반에 대한 엔드투엔드 RAG 배포를 간소화하며, 임베딩 모델 구성, 프롬프트 디자인, 결과 후처리 등 각 단계에서 맞춤형 구성이 가능합니다.
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