Leveraging LLMs for Software Testing

In der heutigen Zeit werden Software-Systeme immer komplexer, und traditionelle Testmethoden können oft nicht mit den sich schnell entwickelnden Entwicklungszyklen und den sich ändernden Benutzeranforderungen mithalten. Zum Glück bringen Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und der generativen KI intelligente und anpassungsfähige Teststrategien mit sich, die die Testabdeckung verbessern und den Wartungsaufwand verringern, um den gesamten Testprozess zu beschleunigen. Dieser Artikel erläutert, wie große Sprachmodelle (LLMs) zur Prüfung eines Python-Codeprojekts eingesetzt werden können.

Vorteile von LLMs in der Testautomatisierung

LLMs können den Testprozess erheblich beschleunigen, indem sie Aufgaben wie die Generierung, Ausführung und Analyse von Testfällen automatisieren. Diese Automatisierung ermöglicht es Testteams, sich auf strategischere Aktivitäten wie exploratives Testen und Testplanung zu konzentrieren.

LLMs können die Testabdeckung verbessern, indem sie Randfälle identifizieren und Testszenarien generieren, die beim manuellen Testen übersehen werden könnten. Dadurch wird ein umfassenderer und robusterer Testprozess erreicht, der das Risiko von in die Produktion gelangenden Defekten verringert.

LLMs können Codeänderungen analysieren und Testskripte automatisch aktualisieren. Dadurch wird der manuelle Aufwand und das Fehlerpotenzial erheblich minimiert.

Generierung von Testfällen für eine Benutzerstory mit ChatGPT

Der folgende Python-Code verwendet die API von OpenAI, um Testfälle für eine gegebene Benutzerstory zu generieren. Es wird ein API-Schlüssel festgelegt, eine Funktion generate_test_case.py definiert, die eine Eingabeaufforderung für die Benutzerstory erstellt und mit dem GPT-4-Modell interagiert, um Testfälle zu generieren. Dies hilft bei der Erstellung von manuellen Testfällen.

„`python

from openai import ChatCompletion

openai.api_key = "your-api-key"

def generate_test_case(user_story):

prompt = f"Schreibe Testfälle für: '{user_story}'"

response = ChatCompletion.create(

model="gpt-4",

messages=[{"role": "user", "content": prompt}]

)

return response.choices[0].message['content']

user_story = "Als Benutzer möchte ich mein Passwort zurücksetzen, um wieder Zugriff auf mein Konto zu erhalten."

print(generate_test_case(user_story))

„`

Generierung von Pytest-Testfällen für eine Python-Funktion mit ChatGPT

Quelle: https://dzone.com/articles/leveraging-llms-for-software-testing