Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automating REST API Postman Test Cases Using LLM

論文の概要: Automating REST API Postman Test Cases Using LLM

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10678v1
Date: Tue, 16 Apr 2024 15:53:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-17 16:14:57.628601
Title: Automating REST API Postman Test Cases Using LLM
Title（参考訳）: LLMを使用したREST APIポストマンテストケースの自動化
Authors: S Deepika Sri, Mohammed Aadil S, Sanjjushri Varshini R, Raja CSP Raman, Gopinath Rajagopal, S Taranath Chan,
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルを用いたテストケースの自動生成手法の探索と実装について述べる。この方法論は、テストケース生成の効率性と有効性を高めるために、Open AIの使用を統合する。この研究で開発されたモデルは、手作業で収集したポストマンテストケースやさまざまなRest APIのインスタンスを使ってトレーニングされている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: 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.
Abstract（参考訳）: 現代の技術進歩の状況において、手動プロセスの自動化は極めて重要であり、機械を効果的に訓練し、テストするための巨大なデータセットの需要を惹きつける。本稿では,大規模言語モデルを用いたテストケースの自動生成手法の探索と実装について述べる。この方法論は、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性と有効性を高めるために、Open AIの使用を統合する。 LLMによるこの形式化されたアプローチは、テストプロセスを単純化し、より効率的で包括的なものにします。自然言語理解を活用することで、LLMは幅広い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定式化し、包括的なテストを保証する。この研究で開発されたモデルは、手作業で収集したポストマンテストケースやさまざまなRest APIのインスタンスを使ってトレーニングされている。 LLMは、さまざまな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する。 Postmanのテストケースは、合理化された自動化、コラボレーション、動的データハンドリングを提供し、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フレンドリで効率的なアプローチを提供する。したがって、このモデルは現在の技術標準に適合するだけでなく、将来の技術進歩において重要な概念へと進化するという約束も持っている。

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