Эффективные валидация выходных данных решения

Используйте валидация выходных данных инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

валидация выходных данных

  • Движение расширения для данных с поддержкой ИИ для Robot Framework, использующее LLM для автоматической генерации тестовых данных и сценариев.
    0
    0
    Что такое Robot Framework AI Agent Datadriver?
    Robot Framework AI Agent Datadriver — это проект с открытым исходным кодом для Robot Framework, использующий большие языковые модели для автоматизации и повышения эффективности тестирования на основе данных. Благодаря интеграции с API OpenAI, плагин может генерировать различные наборы входных данных, создавать сценарии крайних случаев и проверять выводы в реальном времени. Инженеры по тестированию определяют шаблоны тестов, используя стандартный синтаксис Robot Framework и библиотеку DataDriver; AI-агент анализирует подсказки и схемы данных для создания богатых параметров теста. Этот подход снижает ручную подготовку данных, ускоряет разработку тестов и повышает общий охват и точность функциональных и регрессионных наборов тестов.
  • Каркас агента ИИ, который регулирует многоэтапные рабочие процессы LLM с помощью LlamaIndex, автоматизируя оркестровку запросов и проверку результатов.
    0
    0
    Что такое LlamaIndex Supervisor?
    Supervisor LlamaIndex — это ориентированный на разработчиков фреймворк на Python для создания, запуска и мониторинга агентов ИИ на базе LlamaIndex. Он предоставляет инструменты для определения рабочих процессов в виде узлов — таких как извлечение, подведение итогов и пользовательская обработка — и соединения их в направленные графы. Supervisor контролирует каждый шаг, проверяя выводы на соответствие схемам, повторно пытается при ошибках и ведет учет метрик. Это обеспечивает надежные, воспроизводимые цепочки процессов для задач, таких как генерация с использованием дополненного извлечения, QA документов и извлечение данных из различных наборов данных.
Рекомендуемые