Automating REST API Postman Test Cases Using LLM

要約

現代の技術進歩の状況では、手動プロセスの自動化が極めて重要であり、マシンを効果的にトレーニングおよびテストするための巨大なデータセットが求められています。
この研究論文は、特に大規模言語モデルを使用してテスト ケースを生成する自動化アプローチの探索と実装に特化しています。
この方法論では、Open AI の使用を統合して、大規模言語モデルのトレーニングと評価のためのテスト ケース生成の効率と有効性を強化します。
LLM を使用したこの形式化されたアプローチにより、テスト プロセスが簡素化され、より効率的かつ包括的なものになります。
LLM は自然言語理解を活用して、広範囲の REST API プロパティをカバーするテスト ケースをインテリジェントに作成し、包括的なテストを保証できます。
研究中に開発されたモデルは、手動で収集されたポストマン テスト ケースまたはさまざまな Rest API のインスタンスを使用してトレーニングされます。
LLM は、多様で複雑なテスト シナリオの生成を自動化することで、Postman テスト ケースの作成を強化します。
Postman テスト ケースは、合理化された自動化、コラボレーション、動的なデータ処理を提供し、従来のテスト ケースと比較して API テストに対するユーザー フレンドリーで効率的なアプローチを提供します。
したがって、開発されたモデルは現在の技術標準に準拠しているだけでなく、将来の技術進歩において非常に重要なアイデアに進化する可能性を秘めています。

要約(オリジナル)

In the contemporary landscape of technological advancements, the automation of manual processes is crucial, compelling the demand for huge datasets to effectively train and test machines. This research paper is dedicated to the exploration and implementation of an automated approach to generate test cases specifically using Large Language Models. The methodology integrates the use of Open AI to enhance the efficiency and effectiveness of test case generation for training and evaluating Large Language Models. This formalized approach with LLMs simplifies the testing process, making it more efficient and comprehensive. Leveraging natural language understanding, LLMs can intelligently formulate test cases that cover a broad range of REST API properties, ensuring comprehensive testing. The model that is developed during the research is trained using manually collected postman test cases or instances for various Rest APIs. LLMs enhance the creation of Postman test cases by automating the generation of varied and intricate test scenarios. Postman test cases offer streamlined automation, collaboration, and dynamic data handling, providing a user-friendly and efficient approach to API testing compared to traditional test cases. Thus, the model developed not only conforms to current technological standards but also holds the promise of evolving into an idea of substantial importance in future technological advancements.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google