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AI自动化测试

回答

AI 自动化测试是指利用 AI 技术实现测试过程的自动化和智能化。以下是几种常见的 AI 自动化测试工具和框架:

  1. Langsmith:一个提供全面 AI Prompts 测试解决方案的平台。它允许用户设计和测试 Prompts,比较和评估不同 Prompts 的效果,并将 Prompts 测试集成到开发流程中,实现自动化测试。
  2. TestSprite:AI 驱动的全自动端到端测试解决方案。该平台旨在加速产品发布并提高成本效率。主要功能包括全自动化测试、端到端解决方案、加速产品发布和成本效率。
  3. Screenwriter:一款工具,可以让用户在不编写任何代码的情况下创建 UI 自动化测试。用户可以用普通英语描述用户流程,Screenwriter 的 AI 将创建自主代理,就像真实用户一样与应用程序交互。

这些工具和框架利用 AI 技术,实现了测试过程的自动化和智能化,提高了测试效率和准确性。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:有没有 AI prompts 测试框架呀

网站:[Langsmith](https://www.langfuse.com/)Langsmith是一个提供全面AI Prompts测试解决方案的平台。它允许用户:设计和测试Prompts:创建和测试各种Prompts以优化AI响应。比较和评估:比较不同Prompts的效果,评估AI模型的性能。集成和自动化:将Prompts测试集成到开发流程中,实现自动化测试。

AIGC Weekly #72

TestSpriteAI驱动的全自动端到端测试解决方案。该平台旨在加速产品发布并提高成本效率。主要功能包括:全自动化测试:利用AI技术实现测试过程的全自动化,减少人为干预。端到端解决方案:覆盖从测试设计到执行和报告的整个测试流程。加速产品发布:通过自动化和智能化的测试流程,显著缩短产品发布周期。成本效率:减少测试所需的人力和时间成本,提高整体测试效率。

AIGC Weekly #40

Screenwriter是一款工具,可以让用户在不编写任何代码的情况下创建UI自动化测试。用户可以用普通英语描述用户流程,Screenwriter的AI将创建自主代理,就像真实用户一样与应用程序交互。测试存储在Screenwriter的基础架构上,用户可以在应用程序中编辑和管理其测试套件。Screenwriter的AI旨在适应应用程序,只表面真实问题,使其比其他UI自动化测试工具更不容易出错,更易于维护。

其他人在问
去ai味
要去除 AI 味,可以从以下几个方面入手: 1. 对于聊天 AI,使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化,比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等,让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语(相对于书面语)的使用,不过增加网络语言语料库需谨慎,以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音,若语速慢有 AI 味儿,可使用剪映的音频变速功能加速配音,以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复,避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式,可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药,要想让其更有趣,可让它在回复中加点感情,比如用括号补充动作,营造特定环境等。
2024-09-19
可以建立知识库的ai有哪些
以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台: 1. 飞书软件:例如“通往 AGI 之路”,您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze:在“大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem:如 https://get.mem.ai/ ,它可以保存组织中每次会议的记录,并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员,节省时间。 4. GPT:通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案,可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库,但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。
2024-09-19
notion ai的功能
Notion AI 具有以下功能: 直接在 Notion 中接入 AI 的能力,能让工作更迅速,写作更出色,思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式,让人们摆脱繁琐的信息组织工作,用户只需简单地将信息丢到 Notion 中,就可以通过各种方式进行检索。
2024-09-19
PopAI的功能
PopAI 是一款办公效率工具,具有以下功能: 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具,如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好,能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互,在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充,还会配合相关图片,必要时绘制流程图。
2024-09-19
popai 的功能
Poe 是一个 AI 聊天网站,支持与多个智能 AI 机器人(如 GPT4 等)进行实时在线交流。注册账号后可免费使用,部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点,可根据需求选择使用。总体而言,Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是:https://poe.com/ ,在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外,Poe 平台还推出了其他多种功能,比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频,该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为,为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考:https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/
2024-09-19
可用于记笔记的ai有哪些
以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品: 1. MeetRecord:这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录,能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话,提供会议内容的关键词和主题分析,自动生成会议纪要和行动项;还有个性化辅导计划,能生成个性化的辅导计划,模仿表现最好的销售人员,并实施自动呼叫评分系统;此外,还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中,提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性,例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中,指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆,成为更好的概念思考者。
2024-09-19
有什么可以进行自动化ppt创作的工具吗
以下是一些可以进行自动化 PPT 创作的工具: 1. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能,有助于提高文档编辑效率。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. MindShow 3. 爱设计 4. 闪击 5. Process ON 6. WPS AI 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 选择合适的工具并非一成不变,而是要根据自己的实际需求进行调整。试用和体验总比盲目跟风更为明智。在 AI 的时代,它不仅是一种技术,更是一种办公的革新和思维的升级。AI 赋能办公已经势在必行!
2024-09-19
如何通过AI实现自动化办公
以下是关于如何通过 AI 实现自动化办公的相关内容: 对于中小企业利用人工智能(AI)进行转型以实现自动化办公,可从以下方面着手: 1. 采用 RPA(机器人流程自动化)技术:RPA 是一种能模仿人类在电脑上执行重复性任务的软件技术。它可在不改变现有系统架构的情况下工作,部署成本效益高,能用于自动化数据录入、文件处理等标准化、规则性任务。在企业的 IT 系统中部署 RPA 或其他自动化软件,根据工作流程进行配置,初期实施后进行测试和优化。 2. 确定具体目标并观察记录工作流程:明确如提高效率、减少错误率、优化工作流程等目标。观察和记录员工日常工作,覆盖不同部门和职位,通过直接观察或使用工作跟踪工具记录耗时、重复性高的任务,如数据输入、文件整理等,分析收集的数据,确定可优化的任务,制定行动计划并引入新工具、重新设计工作流程或提供培训,持续监测效果。 3. 引入自动化工具:根据企业需求和预算选择合适的自动化工具处理重复性任务。 在商业和社会中的生成式人工智能方面: 有种能衡量工作被 AI 取代可能性的经济模型。需要认识到 AI 可以将任务自动化处理,但不是将工作自动化处理,基本所有的工作都是由大量任务集合而成,比如客服工作包含检查订单、记录互动、评估客户投诉等。将不同工作进行评估,找到最频繁且技术可实现的任务来替代。 在使用 AI 时,存在优化和自动化两种方式: 1. 优化工作:如生成与推荐客户回复内容再由客服决定是否发送,或者让 AI 转录和总结与顾客的沟通记录,以增加效率。 2. 自动化工作:在初期可以使用 AI 优化工作,当员工对 AI 建立信心与信任,再推动 AI 将工作任务自动化。 评估 AI 潜力的模型:AI 优化或自动化任务主要取决于技术可行性与业务价值,即这个任务 AI 能否完成,成本是否太过昂贵以及使用 AI 后带来的经济价值。
2024-08-08
AI与自动化工具结合提效
AI(人工智能)与自动化工具的结合是提高效率、降低成本、增强决策质量和创新服务的关键因素。以下是一些AI与自动化工具结合提效的方式: 1. 流程自动化: AI可以与机器人流程自动化(RPA)工具结合,自动执行重复性高的工作任务。 2. 智能决策支持: AI分析大量数据,为决策者提供洞察力和预测,从而提高决策质量。 3. 客户服务优化: AI驱动的聊天机器人和虚拟助手可以提供24/7的客户支持,提高响应速度和客户满意度。 4. 个性化体验: 利用AI对用户行为进行分析,自动化工具可以提供个性化的用户体验和服务。 5. 风险管理: AI可以预测和识别潜在风险,自动化工具可以据此触发预防措施或警报。 6. 质量控制: AI系统可以检测产品或服务中的缺陷,自动化工具可以随即执行修复或隔离操作。 7. 资源优化: AI可以分析资源使用模式,自动化工具可以据此优化资源分配,减少浪费。 8. 预测性维护: AI预测设备故障,自动化工具安排维护任务,减少停机时间。 9. 供应链管理: AI优化库存管理和物流,自动化工具执行订单处理和货物跟踪。 10. 销售和营销: AI分析市场趋势和消费者行为,自动化工具可以自动调整销售策略和营销活动。 11. 合规性检查: AI帮助识别合规性问题,自动化工具确保所有操作符合法规要求。 12. 研发加速: AI辅助的药物发现、材料设计等领域,自动化工具加速实验和测试流程。 13. 智能工作流: AI优化工作流程,自动化工具确保工作按计划自动执行。 14. 数据驱动的文化: AI提供数据分析,自动化工具使数据驱动的决策成为组织文化的一部分。 15. 持续学习和改进: AI模型不断从新数据中学习,自动化工具根据学习结果自我改进。 AI与自动化工具的结合不仅提升了操作效率,还为企业提供了更深层次的数据分析和更智能的业务流程。随着技术的不断进步,两者的结合将在更多领域展现其潜力。
2024-04-24
有什么测评大模型可用性的自动化方案吗
评估大型模型的可用性是一个复杂的过程,涉及到多个方面的考量,包括准确性、效率、稳健性、可解释性和伦理等。虽然目前没有一个统一的自动化方案能够全面评估所有方面,但是有一些工具和方法可以用于自动化评估模型的某些特性。以下是一些常用的自动化方案和工具: 1. 单元测试和集成测试:对于模型的不同组件,可以使用单元测试来验证其是否按预期工作。集成测试则可以确保不同组件在一起时也能正常工作。 2. 基准测试和数据集:使用标准的数据集和基准测试来评估模型的性能。例如,对于自然语言处理模型,可以使用GLUE、SuperGLUE或SQuAD等数据集。 3. 模型卡片(Model Cards):模型卡片是一种文档,用于记录模型的性能、训练数据和预期的使用场景。这可以帮助用户了解模型的适用性和限制。 4. 连续集成/连续部署(CI/CD):使用CI/CD工具来自动化模型的测试和部署过程。例如,使用Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI/CD来自动化测试和部署流程。 5. 自动化性能监控:使用工具如Prometheus和Grafana来监控模型的性能指标,如延迟、吞吐量和准确性。 6. 自动化回归测试:使用工具来定期运行回归测试,以确保模型的更新不会引入新的错误。 7. 可解释性和可视化工具:使用工具如LIME、SHAP或Captum来解释模型的决策,并使用TensorBoard等工具来可视化模型的训练过程。 8. 伦理和偏见检测:使用工具来检测模型输出中的偏见和伦理问题。例如,可以使用IBM的AI Fairness 360工具来检测和减轻机器学习模型中的偏见。 9. 模拟和沙盒环境:在模拟环境中测试模型的性能,以避免在实际部署中出现问题。 10. 云服务和平台:使用云服务提供商(如AWS、Google Cloud Platform、Azure)提供的自动化工具来部署和管理模型。 虽然这些工具和方法可以自动化评估模型的某些方面,但通常还需要人工参与来综合评估模型的可用性,特别是在涉及模型的可解释性和伦理问题时。因此,自动化方案应该与人工审核相结合,以确保模型的全面评估。
2024-04-17
目前有自动化可以抽取/格式化文档 然后抽取知识图谱的应用么?
目前,确实存在可以自动化抽取和格式化文档,进而构建知识图谱的应用。这些应用通常结合了自然语言处理(NLP)、机器学习、深度学习等技术来实现信息抽取和知识图谱的自动化构建。以下是一些相关的应用和技术: 1. DeepKE:DeepKE是一个开源的中文知识图谱抽取框架,支持实体识别、关系抽取和属性抽取。它提供了一个统一的框架,可以在不同场景下实现不同的功能,如命名实体识别(NER)、关系抽取(RE)和属性抽取(AE)。 2. 华为云知识图谱构建平台:华为云提供了一站式的知识图谱构建平台,该平台支持从非结构化数据中抽取信息,并构建知识图谱。 3. 自动化信息抽取:自动化信息抽取技术是构建知识图谱的基础,它能够从大规模数据中获取结构化的命名实体及其属性或关联信息。 4. 基于规则的关系抽取:基于规则的关系抽取是一种从文本数据中识别和提取实体之间关系的自动化过程,主要依赖于预定义的规则或模式。 5. 产业政策知识图谱的自动化构建:有研究提出了自动化的产业政策知识图谱构建框架,用于梳理政策文本,这表明自动化技术可以应用于特定领域的知识图谱构建。 6. 大模型与知识图谱结合:大模型结合知识图谱的构建,主要应用于对非结构化文档的信息抽取,以改善图谱构建过程中的信息抽取困难。 这些技术和应用展示了自动化抽取和格式化文档,以及构建知识图谱的可行性。它们通过减少人工参与,提高了构建知识图谱的效率和准确性。不过,需要注意的是,尽管自动化技术在知识图谱构建中发挥着重要作用,但仍然需要领域专家的参与来确保抽取结果的准确性和相关性。此外,自动化构建知识图谱的过程中可能会遇到一些挑战,如实体消歧、关系多样性、文本歧义性等问题,这些问题可能需要进一步的人工干预或更高级的算法来解决。
2024-04-17
ai 软件测试
以下是关于 AI 软件测试的相关内容: 实践中的应用示例: 1. Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 工具和平台: 1. Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。 2. Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。 3. DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 4. GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 5. Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。 另外,在 Coze 官方教程中,搭建好第一个 AI Bot 后,配置好 Bot 就可以在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期,可单击清除图标清除对话记录。
2024-09-19
大模型测试开发的知识梳理
以下是关于大模型测试开发的知识梳理: 《Perplexity 指标究竟是什么?》:作者小 A 从自身经验出发,总结梳理新手友好的 transformer 入坑指南,计划从算法 1(NLP 中的 transformer 网络结构)、算法 2(CV 中的 transformer 网络结构)、算法 3(多模态下的 transformer 网络结构)、训练(transformer 的分布式训练)、部署(transformer 的 tvm 量化与推理)五个方面介绍。 《初探 LLM 基座模型》:主要介绍 LLM 基座模型里常见的 3 种 transformer 架构,包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly。 《从 0 到 1 了解大模型安全,看这篇就够了》:介绍了 transformer 的架构,如 encoderonly 适用于自然语言理解任务,encoderdecoder 用于理解和生成内容,decoderonly 擅长自然语言生成任务;还提到大模型的特点,如预训练数据大(来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,常以 TB 级别计)、参数多(如 GPT3 已达 170B)。 《开发:产品视角的大模型 RAG 应用》:从产品视角分享大模型 RAG 应用,包括 LangChain 初体验,预计分成 3 篇分享,分别是项目背景、初步体验和评测结果,调优思路分享,如何测评。
2024-08-28
有没有对话形式,生成测试用例的ai
以下是一些关于对话形式生成测试用例的 AI 相关信息: 生成式 AI Studio 中,您可以在聊天框中键入请求,例如“我的电脑速度很慢”,然后按回车键,查看 AI 如何响应,并且可以集成到您的应用程序。 在一泽 Eze 的样例驱动的渐进式引导法中,可以借助擅长扮演专家角色的 AI 如 Claude 3.5 进行对话来改进初始的正向样例,输入初始指令后查看 AI 的回复,以侧面印证其对样例的理解与建议。 在基于自然语言处理(NLP)的测试生成方面,Selenium IDE 结合 NLP 技术可从自然语言描述中生成自动化测试脚本,Cucumber 可通过解析自然语言描述生成测试用例。
2024-08-14
有没有免费好用的,用于生成测试用例的ai
以下是一些免费好用的用于生成测试用例的 AI 工具: Testim:AI 驱动的自动化测试平台,可生成和管理测试用例,适用于 Web 应用测试,能分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例以检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用,可从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试,如采用其基于系统状态模型生成测试用例,可确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。
2024-08-14
我是一名测试,经常需要写测试用例,有没有相关的助手
以下是一些可用于生成测试用例的 AI 工具和平台: 1. Testim:这是一个 AI 驱动的自动化测试平台,能够生成和管理测试用例。它可以通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。在 Web 应用测试中,它能分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。它可以利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。在移动应用测试中,能从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 3. DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 4. GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。在复杂系统测试中,能基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 5. Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。
2024-08-14
自动生成测试用例
以下是关于自动生成测试用例的相关内容: 1. 基于规则的测试生成: 模式识别: Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于模型的测试生成: 场景模拟: Modelbased Testing:基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 此外,还有 Prompt 网站精选中的 Prompts Royaleprompt PK 相关内容: Prompts Royale 是一个应用程序,可以帮助用户轻松创建多个提示候选项,并让它们进行对决,以找出最佳的提示。它具有以下功能: 1. 自动提示生成:允许用户根据描述和测试案例自动生成提示候选项,用户也可以自行输入提示。 2. 自动测试案例生成:从描述中自动生成测试案例,以激发创造力。 3. Monte Carlo 匹配和 ELO 评分:使用 Monte Carlo 方法进行匹配,以确保在尽可能少的对决中获取尽可能多的信息,并使用 ELO 评分根据胜利和对手的强弱对候选项进行适当排名。 4. 可自定义设置:设置页面允许用户调整应用程序的每个参数。 5. 本地和安全:所有数据都存储在本地,并且在浏览器上向 LLMs API 发出请求。用户可以在
2024-08-12