Die Zukunft der Qualitätskontrolle: Shift-Left Testing mit QyrusAI und Amazon Bedrock

In einer sich ständig weiterentwickelnden Geschäftswelt, in der beschleunigte Entwicklungszyklen zur Wettbewerbsfähigkeit beitragen, kann die Aufrechterhaltung hoher Qualitätsstandards eine große Herausforderung darstellen. Traditionelle Testmethoden, die spät im Entwicklungszyklus stattfinden, führen oft zu Verzögerungen, erhöhten Kosten und beeinträchtigter Qualität. Shift-Left Testing, das früheres Testen im Entwicklungsprozess betont, zielt darauf ab, diese Probleme zu lösen, indem Probleme früher erkannt und behoben werden. Dies erfordert jedoch die richtigen Werkzeuge. Mit Hilfe fortschrittlicher KI-Modelle verbessert QyrusAI die Tests während des gesamten Entwicklungszyklus – von der Generierung von Testfällen während der Anforderungsphase bis zur Aufdeckung unerwarteter Probleme während der Anwendungserkundung. In diesem Beitrag untersuchen wir, wie QyrusAI und Amazon Bedrock das Shift-Left Testing revolutionieren und Teams ermöglichen, bessere Software schneller zu liefern.

Amazon Bedrock ist ein vollständig verwalteter Service, der Unternehmen ermöglicht, generative KI-Anwendungen mithilfe von Foundation-Modellen (FMs) führender KI-Anbieter zu erstellen und zu skalieren. Es ermöglicht eine nahtlose Integration mit AWS-Diensten und bietet Anpassungsfähigkeit, Sicherheit und Skalierbarkeit, ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen.

QyrusAI: Intelligente Test-Agenten mit Hilfe von Amazon Bedrock

QyrusAI ist eine Suite von KI-gesteuerten Testwerkzeugen, die den Softwaretestprozess im gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) verbessern. Mit Hilfe von fortschrittlichen großen Sprachmodellen (LLMs) und Vision-Sprachmodellen (VLMs) durch Amazon Bedrock bietet QyrusAI eine Reihe von Funktionen, die das Shift-Left Testing verbessern. Werfen wir einen genaueren Blick auf jeden Agenten und die modernen Modelle, die sie antreiben.

TestGenerator generiert anhand von Anforderungen anfängliche Testfälle mithilfe einer Reihe von fortschrittlichen Modellen:

– Meta's Llama 70B – Dieses Modell wird verwendet, um Testfälle zu generieren, indem Anforderungsdokumente analysiert und Schlüsselelemente, Benutzeraktionen und erwartetes Verhalten verstanden werden. Mit seinen Fähigkeiten zum kontextbezogenen Lernen wird die natürliche Sprachverarbeitung genutzt, um mögliche Szenarien und Randfälle abzuleiten und eine umfassende Liste von Testfällen zu erstellen, die den gegebenen Anforderungen entsprechen.

Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/the-future-of-quality-assurance-shift-left-testing-with-qyrusai-and-amazon-bedrock/