Jagamisviis:


Generatiivsed tehisintellekti võimalused testimismootoris Power Apps (eelvaade)

Märkus.

Eelvaatefunktsioonid ei ole mõeldud kasutamiseks tootmises ja nende funktsioonid võivad olla piiratud. Need funktsioonid on saadaval enne ametlikku väljastamist, et kliendid saaksid sellele varakult juurdepääsu ja võiksid tagasisidet anda.

Power Apps Test Engine pakub kõikehõlmavaid generatiivseid tehisintellekti võimalusi, mis hõlmavad kogu testimise elutsüklit. Sellel lehel antakse ülevaade sellest, kuidas generatiivne tehisintellekt võib parandada teie testimiskogemust alates testide loomisest kuni läbiviimise ja valideerimiseni.

Test Engine’i generatiivsed tehisintellekti funktsioonid käsitlevad testimisprotsessi kolme põhivaldkonda:

Generatiivse tehisintellekti võime Kirjeldus
Generatiivne tehisintellekti abil testide koostamine Looge teste kiiresti, kasutades GitHub Copilot muid suuri keelemudeleid (LLM) või väikeseid keelemudeleid (SLM)
Mudeli kontekstiprotokolli server Deterministlik analüüs ja koodi genereerimine MCP-ga
Mittedeterministlik tehisintellekti testimine Testige tehisintellektil põhinevaid rakendusi spetsiaalsete valideerimistehnikate abil

Generatiivne tehisintellekti abil testide koostamine

Põhjalike testimisplaanide koostamine võib olla aeganõudev, eriti keeruliste rakenduste puhul. Test Engine toetab generatiivset AI-toega autorlust järgmiste meetmete kaudu:

  • GitHub Copilot integratsioon: looge oma rakenduse koodi põhjal testimallid, testietapid ja kinnitused
  • Loomuliku keele testi loomine: Kirjeldage teststsenaariume lihtsas inglise keeles ja tõlkige need käivitatavateks testideks
  • Proovipõhine testi genereerimine: viidake olemasolevatele näidistele, et luua kontekstipõhiseid teste

See lähenemisviis aitab testi autoritel keskenduda pigem äriloogikale ja valideerimisreeglitele kui testi süntaksile ja standardkoodile.

Mudeli kontekstiprotokolli serveri juurutamine

Power Apps Test Engine sisaldab mudelikonteksti protokolli (MCP) serveri rakendust, mis pakub teie rakenduste deterministlikku analüüsi ja genereerib testisoovitusi.

MCP server:

  • Analüüsib rakenduse struktuuri, et tuvastada testitavad komponendid
  • Genereerib kontrollitüüpidel ja seostel põhinevaid testimustreid
  • Annab kontekstipõhiseid koodisoovitusi
  • Integreerub MCP klientidega nagu Visual Studio ja GitHub Copilot
  • Kasutab plaanikujundajat testimise korraldamiseks ja tähtsuse järjekorda seadmiseks
  • Sisaldab lahenduse definitsioonielemente ja andmeskeeme põhjalikuks testimiseks
  • Kasutab teie lahenduse metaandmeid kontekstipõhiste testide loomiseks

Kui kombineerida deterministlik analüüs generatiivse tehisintellekti võimalustega, pakub see lähenemisviis usaldusväärsemat ja täpsemat testide genereerimist võrreldes ainult generatiivsete lähenemisviisidega.

Mittedeterministliku tehisintellekti võimekuse testimine

Tehisintellekti võimalusi kasutavate rakenduste, näiteks AI Builder komponentide või generatiivse eeltreenitud trafo (GPT) mudelite testimisel tuleb erilist tähelepanu pöörata mittedeterministlike väljundite käsitlemisele.

Test Engine pakub:

  • Funktsioon Preview.AIExecutePrompt: käivitage AI-viipasid kontrollitud sisenditega ja kinnitage väljundid
  • Tolerantsil põhinev valideerimine: kontrollige, kas tehisintellekti väljundid vastavad ootustele vastuvõetavate künniste piires
  • Struktureeritud vastuse valideerimine: keeruka tehisintellekti loodud sisu sõelumine ja valideerimine
  • Plaanipõhine valideerimine: kasutage plaanikujundaja definitsioone, et valideerida tehisintellekti väljundeid oodatud kriteeriumide alusel

Need võimalused tagavad, et saate luua usaldusväärseid ja korratavaid teste isegi siis, kui töötate oma olemuselt muutuvate tehisintellekti süsteemidega.

Õige generatiivse tehisintellekti lähenemisviisi valimine

Optimaalsete tulemuste saavutamiseks arvestage järgmiste juhistega:

Kui soovite... Kaaluge kasutamist...
Uue rakenduse jaoks kiiresti testide loomine Generatiivne AI-toega autorlus koos GitHub Copilot
Hankige testitavate komponentide täpne deterministlik analüüs Mudeli kontekstiprotokolli server
Deterministliku analüüsi kombineerimine generatiivsete võimalustega MCP ühilduva LLM-kliendiga
Testige AI-toega rakendusi muutuva väljundiga Mittedeterministlik AI testimine Preview.AIExecutePrompt
Struktureerige oma testimistegevus vastavalt ärinõuetele Plaani kujundaja koos MCP-serveri integreerimisega
Testide loomine lahenduse metaandmete ja andmeskeemide abil MCP-server koos lahenduse definitsiooni skannimisega

AI-toega testide koostamine GitHub Copilot
Model Context Protocoli serveri kasutamine koos Test Engine’iga
Mittedeterministlike tehisintellekti komponentide testimine
Sirvige testmootori näidiste kataloogi
Proovige Test Engine’i power-fx-functions
Plaanikujundaja kasutamine