AI アシスタントは、LLM を活用したチャットボットであり、テストとデータソースを作成できます。AI アシスタントへのアクセス方法の詳細については、「AI アシスタント」を参照してください。LLM は不正確な情報を提供する可能性があり、この機能に影響を及ぼす可能性があります。デューデリジェンスを行うことを推奨します。

AI アシスタントを使ったテストの作成

AI アシスタントは、SOAtest でのテスト作成に役立ちます。テストの作成に関する支援を依頼し、使用すべき 1 つ以上の OpenAPI/Swagger サービス定義への URL または絶対ファイル パスを指定するだけで、可能なシナリオが提案されます。提案されたシナリオを選択するか、自分でテストしたいシナリオを説明することができます。例えば、AI アシスタントに次のように尋ねることができます。

定義からテストシナリオを作成します: 
https://parabank.parasoft.com/parabank/services/bank/openapi.yaml
 
テストシナリオの手順: 
ログイン、顧客アカウントの取得、アカウントの作成、資金の入金、アカウントの取得

AI アシスタントは、リクエストに基づいて作成したテスト (関連するステップと、該当する場合は入力済みのペイロードデータを含むシナリオを含む) を表示し、保存するかどうかを尋ねます。提案されたテストを受け入れるか、変更を依頼するかを選択できます。例えば、前回のリクエストから作成されたシナリオを確認した後、テスト シナリオに資金を引き出すステップを追加することを決定する場合があります。続行するかどうかを尋ねられたら:

資金を引き出す手順を追加してください。

AI アシスタントは、新しいステップを含むテストを再作成します。このようにして、目的のテストになるまでテストを修正できます。

AI アシスタントは、次のようなテストの他の要素も作成できます。

• データ ソース: テスト作成の一環としてデータソースを作成し、パラメータライズすることも可能です。会話の中でこれらのタスクのいずれかについて言及することで、AI アシスタントがあなたの要求を確実に理解できるようになります。詳細と例については、「AIアシスタントによるデータソースの作成」および「AI アシスタントによるパラメータライズの適用」を参照してください。
• AI Assertors: AI Assertors をメッセージングツールに連結することで、メッセージが 1 つ以上のアサーションまたは要件を満たしているかどうかを判断できます。会話の中でアサーションの追加、変更、削除を依頼することもできます。例えば、AI アシスタントがテストを作成した後、「Add an assertion for the 2nd call to validate the transaction. (トランザクションを検証するために2回目の呼び出しにアサーションを追加してください)」といったリクエストを行うことができます。このツールの詳細については、「AI Assertor」を参照してください。

AI アシスタントを使ったデータソースの作成

AI アシスタントを使用してデータソースを作成できます。データソースは自動的に CSV ファイル形式のデータソースとして作成されます。独立して作成することも、AI アシスタントが作成を支援するテストの一部として作成することもできます。AI アシスタントは、データに現実的な値を入力し、確認と承認のために提示します。例えば、次のように質問してみます。

1.架空の七大陸最高峰登山遠征のデータソースを生成してください。 
2.次の列を作成してください: climber, year, mountain, continent, outcome, notes 
3.10 行を作成してください。

これにより、架空でありながら現実的なデータを格納したシンプルなデータソースが作成されます。AI アシスタントにさらに具体的な指示を与えることで、よりカスタマイズされた応答を得ることもできます。例えば:

1.信頼できる情報源から公開されている記録に基づいて、七大陸最高峰への過去の登山遠征に関するデータソースを作成してください。 
2.歴史的記録から著名な登山家とその遠征を選択してください。 
3.信頼できる書籍、記事、ウェブサイトから歴史的事実を参照してください。 
4.次の列を作成してください: climber, year, summit, outcome, challenges faced, environmental factors, demographics (nationality, age), expedition type, logistics, highlights / notes 
5.詳細情報へのリンクを含む列を作成してください。 6.20 行を作成してください。 

AI アシスタントは、要求に基づいて作成したデータソースを表示し、保存するかどうかを確認します。提案されたデータソースを受け入れるか、変更を依頼するかを選択できます。例えば、「challenges faced (直面した課題)」列は不要だと判断した場合、続行するかどうかを AI アシスタントから尋ねられたら、次のように質問することができます。

直面した課題の列を除いて同じデータ ソースを作成してください。

AI アシスタントは、その列を除いたデータソースを再作成します。このようにして、目的の形になるまでデータソースを修正できます。

AI アシスタントによるパラメータライズの適用

AI アシスタントは、テスト作成の一環として、テストの該当部分をパラメータライズできます。AI アシスタントにパラメータライズの支援を依頼したい場合は、テスト作成時に行ってください。テストを作成した後、データ ソースの作成をリクエストすると、AI アシスタントはリクエスト内のクエリー パラメータ、パス セグメント、またはペイロード フィールドがデータ ソースの列と一致するかどうかを判断し、それらをパラメータライズできます。

AI アシスタント自身がパラメータライズを提案することはほとんどないため、パラメータライズの支援が必要な場合は、支援を依頼し、パラメータライズすべき項目を具体的に指定してください。例えば、次のように AI アシスタントに指示することができます。

1.定義からテストシナリオを作成します:
 	- http://localhost:8080/pda/api-docs/v1 
2.以下のテストシナリオ手順を実行してください:
 	- 新しいカテゴリを作成し、そこに商品を追加し、商品を検証し、商品を削除し、カテゴリを削除し、カテゴリを検証する 
3.以下の条件でデータソースを使用してテストシナリオをパラメータ化してください:
 a. 列を作成する: categoryName, categoryDescription, categoryImagePath, itemsName, itemsDescription, itemsInStock, itemsImagePath
 b. itemsInStock に 1～100 のランダムな整数を生成する
 c. 創造性を発揮する
 d. 5 行を生成する