論文の概要: AugmenTest: Enhancing Tests with LLM-Driven Oracles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17461v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 07:45:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:52:14.576561
• Title: AugmenTest: Enhancing Tests with LLM-Driven Oracles
• Title（参考訳）: AugmenTest: LLM駆動のOracleによるテストの強化
• Authors: Shaker Mahmud Khandaker, Fitsum Kifetew, Davide Prandi, Angelo Susi,
• Abstract要約: AugmenTestは、大規模な言語モデルを活用して、テスト中のソフトウェアの利用可能なドキュメントに基づいて、正しいオーラクルを推測するアプローチである。 AugmenTestには4つのバリエーションがある: Simple Prompt、Extended Prompt、ジェネリックプロンプト付きRAG(テスト中のクラスやメソッドのコンテキストなしで)とSimple Prompt付きRAG。 結果は、最も保守的なシナリオでは、AugmenTestのExtended PromptがSimple Promptを一貫して上回り、正しいアサーションを生成するために30%の成功率を達成したことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.159639193866661
• License:
• Abstract: Automated test generation is crucial for ensuring the reliability and robustness of software applications while at the same time reducing the effort needed. While significant progress has been made in test generation research, generating valid test oracles still remains an open problem. To address this challenge, we present AugmenTest, an approach leveraging Large Language Models (LLMs) to infer correct test oracles based on available documentation of the software under test. Unlike most existing methods that rely on code, AugmenTest utilizes the semantic capabilities of LLMs to infer the intended behavior of a method from documentation and developer comments, without looking at the code. AugmenTest includes four variants: Simple Prompt, Extended Prompt, RAG with a generic prompt (without the context of class or method under test), and RAG with Simple Prompt, each offering different levels of contextual information to the LLMs. To evaluate our work, we selected 142 Java classes and generated multiple mutants for each. We then generated tests from these mutants, focusing only on tests that passed on the mutant but failed on the original class, to ensure that the tests effectively captured bugs. This resulted in 203 unique tests with distinct bugs, which were then used to evaluate AugmenTest. Results show that in the most conservative scenario, AugmenTest's Extended Prompt consistently outperformed the Simple Prompt, achieving a success rate of 30\% for generating correct assertions. In comparison, the state-of-the-art TOGA approach achieved 8.2\%. Contrary to our expectations, the RAG-based approaches did not lead to improvements, with performance of 18.2\% success rate for the most conservative scenario.
• Abstract（参考訳）: 自動テスト生成は、ソフトウェアアプリケーションの信頼性と堅牢性を保証すると同時に、必要な労力を削減するために不可欠である。 テスト生成の研究では大きな進歩があったが、有効なテストオラクルの生成は依然として未解決の問題である。 この課題に対処するために、AugmenTestを紹介します。これは、Large Language Models(LLMs)を利用して、テスト中のソフトウェアの利用可能なドキュメントに基づいて、正しいオーラクルを推測するアプローチです。 コードに依存する既存のほとんどのメソッドとは異なり、AugmenTestはLLMのセマンティック機能を利用して、コードを見ることなく、ドキュメントや開発者コメントからメソッドの意図した振る舞いを推測する。 AugmenTestには4つのバリエーションがある: Simple Prompt、Extended Prompt、ジェネリックプロンプト付きRAG(テスト中のクラスやメソッドのコンテキストなしで)とSimple Prompt付きRAG。 作業を評価するため、私たちは142のJavaクラスを選択し、それぞれに複数のミュータントを生成しました。 その後、これらのミュータントからテストを生成し、ミュータントに渡され、元のクラスで失敗したテストのみに焦点を当てて、テストが効果的にバグを捕捉することを保証しました。 その結果、異なるバグを持つ203のユニークなテストがAugmenTestの評価に使用された。 その結果、最も保守的なシナリオでは、AugmenTestのExtended PromptがSimple Promptを一貫して上回り、正しいアサーションを生成するために30倍の成功率を達成した。 比較すると、最先端のTOGAアプローチは8.2\%に達した。 予想とは対照的に、RAGベースのアプローチは改善には至らず、最も保守的なシナリオでは18.2\%の成功率であった。

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