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Título: Uso de grandes modelos de linguagem em aplicações : aplicação web para auxiliar profissionais de qualidade de software.
Autor(es): Silva, Bruno Augusto Cota
Orientador(es): Cavalcanti, Carlos Frederico Marcelo da Cunha
Membros da banca: Cavalcanti, Carlos Frederico Marcelo da Cunha
Martins, Vinicius Antonio de Oliveira
Sica, Fernando Cortez
Palavras-chave: Aplicativo QAFlow
Desenvolvimento de software
Processamento linguagem natural
Automação
Data do documento: 2023
Referência: SILVA, Bruno Augusto Cota. Uso de grandes modelos de linguagem em aplicações: aplicação web para auxiliar profissionais de qualidade de software. 2023. 67 f. Monografia(Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023.
Resumo: Este trabalho descreve o desenvolvimento e a implementação do aplicativo QAFlow, que utiliza um modelo de IA nomeado text-davinci-003 para automatizar e aprimorar o processo de geração de histórias de usuário, cenários de teste e códigos de automação no contexto de desenvolvimento de software. A metodologia envolveu a definição clara dos requisitos e escopo do projeto, a seleção criteriosa da API do modelo de inteligência artificial, o design de uma interface de usuário intuitiva e a implementação de um backend eficiente para gerenciar a comunicação com a API. A integração bem-sucedida da API permitiu a formatação adequada das entradas dos usuários e a interpretação das respostas geradas, resultando em histórias de usuário, cenários de teste e códigos de automação coerentes e relevantes. O QAFlow traz benefícios significativos para profissionais de qualidade de software, proporcionando maior eficiência no processo de criação de artefatos de teste e melhorando a colaboração entre equipes de desenvolvimento e qualidade. Além disso, contribui para a padronização e consistência na geração de artefatos, facilitando a comunicação e reduzindo retrabalhos.
Resumo em outra língua: This work describes the development and implementation of the QAFlow application, which uses an AI model named text-davinci-003 to automate and improve the process of generating user stories, test scenarios and automation codes in the context of software development. . The methodology involved clearly defining the requirements and scope of the project, carefully selecting the AI model API, designing an intuitive user interface, and implementing an efficient backend to manage communication with the API. Successful API integration allowed for proper formatting of user input and interpretation of generated responses, resulting in coherent and relevant user stories, test scenarios, and automation code. QAFlow brings significant benefits to software quality professionals, providing greater efficiency in the test artifact creation process and improving collaboration between development and quality teams. Furthermore, it contributes to standardization and consistency in the generation of artifacts, facilitating communication and reducing rework.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6389
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