פתרונות AI מתקדמים
לעולמות ה- Testing & Automation
האם אתם מוכנים לאתגרי בדיקות התוכנה של העידן החדש?
בעולם שבו בינה מלאכותית משתלבת בכל תחומי החיים, בדיקות קונבנציונליות כבר אינן מספיקות.
אנו בחטיבת הבדיקות והאוטומציה של NESS, מציעים לכם פתרונות פורצי דרך המשלבים ניסיון עשיר של מאות מהנדסים, עם הכלים והמודלים מבוססי AI המתקדמים ביותר. אנו כאן כדי לייעל, לשפר ולהרחיב את היכולות של מערכי הבדיקות בארגון שלכם ומספקים פתרונות מקיפים, יעילים וחכמים, המותאמים לאתגרי ה-AI של היום.
הגישה הייחודית שלנו- פתרונות ב-3 כיוונים מרכזיים להצלחה:
בדיקות תוכנה למערכות מבוססות AI
בדיקות לצ'אטבוטים מבוססי RAG: מדידת איכות על בסיס מדדים כמו Faithfulness Answer Relevancy, Contextual Recall ו-Context Precision, תוך שימוש בתשתיות אוטומציה מתקדמות ותמיכה במודלי LLM מובילים (OpenAI, Claude, LLaMA ועוד...).
בדיקות White-Box למודלי AI: חקירת המבנה הפנימי של המודל – מרכיבי למידה, נתונים, פיצ'רים ותהליכים – לאיתור כשלים שעלולים לפגוע באמינותו. מיקוד באיתור איכות נתונים ירודה Overfitting/Underfitting, Concept Drift ו-Feature Engineering לא תקין.
בדיקות Black-Box למערכות AI: גם כשאין גישה למודל (מערכות קנייניות, LLM חיצוני), אנו מיישמים גישת בדיקה "מבחוץ" המתמקדת בהתנהגות המערכת על בסיס קלטים ותשובות בלבד. זה מתבצע ע"י שימוש בטכניקות מוכחות כמו Pairwise Testing, GATCP Metamorphic Testing ו-Back-to-Back Testing.
בדיקות חכמות בזמן אמת: כש-AI פוגש אוטומציה
Self-Healing Automation: שילוב פתרונות AI שלומדים מהעבר ומתאימים את עצמם בזמן אמת, מפחיתים כישלונות שווא ודרישות תחזוקה ובכך מונעים שבירת הבדיקות בגלל שינויים קטנים בממשק.
מ-Prompt לקוד אוטומציה: המערכת תייצר את הקוד הדרוש בפורמטים כמו Playwright או Selenium, כך שגם אנשי QA שאינם מתכנתים יכולים להפעיל ולתחזק בדיקות מתקדמות
Visual Testing מתקדם: המערכת תראה בדיוק כמו שהתכוונתם, עם השוואות מסכים, זיהוי שינויים במיקום/טקסט/צבע/סגנון, וזיהוי תרגומים שגויים.
ניתוח חכם של תוצאות הבדיקות: מנוע LLM מותאם מנתח לוגים מכל השכבות, מקבץ תקלות חוזרות, מזהה דפוסי שגיאות ומפיק המלצות טכניות וניסוח מוכן לדוחות וחוסך זמן יקר בניתוח כישלונות.
תעדוף אוטומטי של תרחישים: בעולם ה-CI/CD, אין צורך להריץ את כל הבדיקות. המנוע ישתמש במודלים חוקים עסקיים ולוגים מהעבר כדי לחשב סדרי עדיפויות להרצה לפי סיכון, תדירות שימוש, היסטוריית כשלים ושינויי קוד.
שימוש ב-AI לצורך ביצוע בדיקות תוכנה
Software Defect Prediction : חיזוי באגים בקוד עוד לפני שהבדיקה מתחילה ע"י מודלים מתקדמים שמנתחים היסטוריית תקלות!
Test Data Generation : יצירה אוטומטית ומבוקרת של נתוני בדיקה סינתטיים תקפים, מגוונים ומכסים מגוון אוכלוסיות ותרחישים.
Test Gap Analysis : גילוי החלקים בקוד או בדרישות שעדיין לא נבדקו! כלים מבוססי AI מנתחים את הקוד, הדרישות ותסריטי הבדיקה ומפיקים "מפת פערים".
Test Prioritization : במערכות מורכבות Provengo מאפשר לצמצם אלפי תסריטים לעשרות קריטיים, תוך כיסוי מייצג של המערכת וחישוב סדרי עדיפויות על בסיס סיכון, חדשנות ושינויים.
צרו קשר וגלו איך נוכל להאיץ את איכות התוכנה בארגון שלכם!
פרטים שעליך להשלים בטופס:
    הצהרת נגישות