【人工智能】利用 GenAI 实现测试自动化和报告|genai|人工智能|应用程序|用例|算法|自动化

生成式人工智能(GenAI)市场规模预计将在2024年达到 360.6亿美元。它彻底改变了软件开发和质量保证（QA）流程，可以更快地交付高质量的产品。

GenAI 做出重大贡献的一个领域是软件测试。研究表明，软件开发人员和测试人员使用生成式 GenAI 可以将编码任务的完成速度提高两倍。

GenAI 工具可帮助团队实现测试流程自动化并提高准确性。借助这项技术，公司可以在软件质量方面达到新的效率和创新水平。

本文将探讨生成式 GenAI 如何改进软件系统中的测试自动化流程和套件。

理解GenAI

GenAI 是指基于从现有数据中学习到的模式来创建新内容（例如文本、图像、代码或其他媒体）的算法。

如今，GenAI 越来越受欢迎，因为它能够生成类似人类的反应并自动执行通常需要人类智能的任务。在软件测试的背景下，GenAI 可以简化各个阶段，包括：

GenAI在测试自动化中的用例

随着企业寻求快速的产品交付，许多企业正在将 Github Copilot 和 Applitools 等生成式 AI 工具集成到其开发和测试工作流程中。

GenAI 在自动化套件中提供帮助的几个重要领域包括：

1.创建测试脚本

创建全面的测试用例可能是一个耗时的过程。

在这里，GenAI 工具以两种形式提供帮助：

提高测试覆盖率：GenAI 可以分析应用程序需求并自动生成相关测试用例。这可以最大限度地提高覆盖率，而无需过多的人工操作。
编码助手：Githib copilot和GPT等生成式 AI 工具可以在编写测试脚本时帮助编写重复的测试用例。一旦您使用这些工具，它们就会根据您的代码结构和领域进行训练。

这样他们就可以在代码中生成新函数并重用以前的函数。下图展示了一个使用 Cucumber JS 的示例：

2. 增强测试数据生成

测试自动化的主要目标之一是复制类似生产的环境和测试数据。在测试自动化套件中实现这一点至关重要且具有挑战性。

GenAI 可以根据从现有数据集中学习到的模式合成真实的测试数据。这使测试人员能够进行更有效、更彻底的测试。

例如，测试一个简单的登录功能需要正向和负向测试数据集。GenAI 可以帮助在每个测试执行周期生成新的随机数据。

3. 报告和分析增强

测试报告阶段对于利益相关者了解软件质量至关重要。GenAI 可以通过多种方式显著增强这一过程：

自动化报告：创建一份好的测试自动化报告需要收集来自不同来源的数据并将其整合到一份报告中。GenAI 可以综合结果、计算性能指标并识别误报。
自然语言生成 (NLG)：使用NLG，生成式 AI 可以将原始测试数据转换为更易读的书面报告。这项技术使来自各行各业的利益相关者无需深入的技术知识即可了解测试结果。
预测分析：GenAI 可以分析历史测试数据分析，以识别趋势并预测未来版本中的潜在问题。该技术用于识别潜在风险和缺陷模式。
实时洞察：生成式 AI 可帮助组织实现实时报告。通过将生成式 AI 工具集成到持续测试和集成中，可以生成定期报告。

然后可以通过电子邮件将这些详细报告发送给利益相关者和 QA 团队。这有助于更快地识别缺陷并做出决策。

4.探索性测试助理

探索性测试是指测试人员无需遵循一组测试脚本或测试用例即可执行的软件测试。它允许测试人员动态探索应用程序并发现仅通过脚本测试可能无法捕获的问题。

生成式 AI 工具可以通过以下方式改进探索性测试过程：