РСХБ-Интех: Внедрение ИИ в автоматизацию тестирования программного обеспечения
Что внедрили
В процесс тестирования внедрены LLM и ML-инструменты для поиска семантически близких тест-кейсов, генерации UI- и API-автотестов и управления конвейерами генерации.
Результат
Процесс генерации API-автотестов автоматизирован; обработка DAG занимает чуть более секунды. Доля неудачных автотестов при текущем наборе ролей и промптов составляет 10–20%, поэтому сохраняется ручная проверка инженерами.
ИИ используется как инструмент-помощник; сгенерированный код проверяется инженерами, неудачные автотесты исправляются или удаляются.
Задачи
ML; LLM; генерация UI-автотестов; генерация API-автотестов; семантический поиск тест-кейсов; векторная база Milvus; эмбединги deep VK; Apache Airflow; SDET-сервисы; TMS; ручная верификация автотестов
Параметры внедрения
- Компания
- РСХБ-Интех
- Отрасль
- ИТ и интернет
- Процессы
- Контроль качества
- Продукт
- Векторная база Milvus с эмбединговой моделью deep VK, LLM-конвейеры, Apache Airflow DAG и SDET-сервисы.
- Сроки
- Не указаны
- Стоимость
- Не раскрыта
Источники
Тестирование с интеллектом: Пилотный проект внедрения ИИ в РСХБ-Интех / ХабрПубликация источника: