Uso de Large Language Models para a geração automatizada de testes de API REST

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorNeves, Vânia de Oliveira-
Autor(es): dc.contributorCosta Júnior, Misael-
Autor(es): dc.contributorNascimento, Gabriel-
Autor(es): dc.contributorPimentel, Joao Felipe Nicolaci-
Autor(es): dc.creatorGonçalves, Adriano de Souza-
Autor(es): dc.creatorBalbi, André Menezes Azevedo-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-01-03T11:42:45Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-01-03T11:42:45Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-11-27-
Data de envio: dc.date.issued2024-11-27-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/35526-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/920293-
Descrição: dc.descriptionO presente trabalho explora a utilização de Large Language Models (LLMs) para a geração automatizada de testes de integração de APIs RESTful, com destaque para a medição da cobertura de testes. A metodologia inclui a escolha de um projeto open-source que segue as normas do padrão OpenAPI 3.0, além do uso de técnicas de Engenharia de Prompt para otimizar a geração de casos de teste pela LLM. A eficácia dos testes gerados é avaliada com base na métrica de Test Completion Level (TCL), que considera diversos critérios de cobertura. Os resultados indicam que a integração de LLMs pode acelerar o processo de desenvolvimento de testes funcionais e melhorar a interoperabilidade entre componentes, contribuindo para a eficiência e precisão na criação de testes automatizados.-
Descrição: dc.descriptionThe present work explores the use of Large Language Models (LLMs) for the automated generation of RESTful API integration tests, with emphasis on the measurement of test coverage. The methodology includes the choice of an open-source project that follows the standards of the OpenAPI 3.0 standard, in addition to the use of Prompt Engineering techniques to optimize the generation of test cases by the LLM. The effectiveness of the tests generated is evaluated based on the Test Completion Level (TCL) metric, which considers several coverage criteria. The results indicate that the integration of LLMs can speed up the functional test development process and improve interoperability between components, contributing to the efficiency and accuracy in the creation of automated tests.-
Descrição: dc.description49 f.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectIA-
Palavras-chave: dc.subjectQualidade-
Palavras-chave: dc.subjectLLMs-
Palavras-chave: dc.subjectTestes de integração-
Palavras-chave: dc.subjectCobertura de testes-
Palavras-chave: dc.subjectIntegração de sistemas-
Palavras-chave: dc.subjectSistema de computador-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Palavras-chave: dc.subjectQuality-
Palavras-chave: dc.subjectIntegration tests-
Palavras-chave: dc.subjectTest coverage-
Título: dc.titleUso de Large Language Models para a geração automatizada de testes de API REST-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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