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智启新篇 | 您的专属AI大模型解决方案!

东舟技术 2024-11-11 11:35 次阅读

随着汽车智能化程度的不断提升,智能座舱作为汽车的重要组成部分,其功能和复杂度也在不断增加。从多屏交互、增强现实(AR)技术到个性化设置和语音交互,智能座舱为驾驶者提供了前所未有的驾驶体验。然而,这些新技术的引入也使得智能座舱的测试变得更加复杂和困难。在这样的背景下,AI大模型作为一种强大的工具,为智能座舱测试的发展带来了新的机遇和挑战。

东舟作为专业的智能测试产品及测试技术提供商,我们一直在思考如何将最新AI技术融入我们的产品中,以提升测试的智能化水平,缩短测试周期,提高测试覆盖率和准确性。

东舟AI业务能力 The AI capabilities of Dongzhou

东舟云测试管理平台现已全面升级,集成了以下AI驱动的测试功能:

AI自动化遍历:

通过深度学习算法,能够智能识别和模拟用户行为,自动生成全面的测试路径。这一功能不仅提高了测试的覆盖率,而且确保了测试的深度和广度。我们的AI模型能够处理复杂的应用场景,自动识别潜在的测试路径,从而减少人工干预,提高测试效率。

v2-0a711a86c07fc6df0a6fa1051becf16a_720w.webpAI自动化遍历

自然语言生成用例:

利用自然语言处理(NLP)技术,能够将非技术背景的业务需求直接转化为详细的测试用例。这一功能极大地简化了测试用例的编写过程,使得测试团队能够更快速地响应需求变更,同时确保测试用例的准确性和完整性。我们的平台支持多种语言和格式,能够适应不同的测试需求和场景。

v2-c89f758ae74f8de4370cc4bcb7d0bf00_720w.webp自然语言生成用例

智能AI客服系统:

通过机器学习和自然语言处理技术,能够提供全天候的技术支持。AI客服能够即时解答测试过程中的疑问,提供解决方案,从而提升测试效率和用户体验。此外,AI客服还能够根据用户的问题和反馈,不断学习和优化,以提供更准确和个性化的服务。

v2-5567e5fadbc34059123b723ed0bbc253_720w.webp智能AI客服系统

自动化测试脚本生成:

根据接口定义自动生成测试脚本,大幅缩短脚本编写时间,提高自动化执行效率。

v2-49040b0ccd5b31f545aabde7ee9dd01b_720w.webpAI自动化遍历

东舟AI测试 Dongzhou AI Test

亮点功能:

01 需求分析:

通过分析需求文档,能够提前识别需求中的疑点和不明确之处。这一功能帮助产品经理和测试团队在需求阶段就发现潜在的问题,从而优化需求,减少后期的返工和修改。我们的AI模型能够理解复杂的业务逻辑,提供有价值的反馈和建议。

02 用例设计:

根据需求自动生成高准确率的测试用例,这一功能减少了人工编写测试用例的时间和努力,同时确保了测试用例的质量和一致性。我们的AI模型能够理解需求的细节,生成覆盖各种场景的测试用例,包括正常流程、异常流程和边界条件。

AI用例生成优势:

○ 自动化训练:使用内部数据集自动训练垂直领域的测试用例,提升用例的相关性和准确性。

○ 大模型支持:14B、70B大模型提供强大的计算能力,确保用例生成的深度和广度。

○ 自我优化:支持奖励模型,大模型通过强化学习自我优化,不断提高用例生成质量。

○ UI界面化使用:提供直观的UI界面,简化操作流程,提高用户体验。

○ 本地化部署:支持大模型的本地化训练和推理服务,满足企业对数据安全和隐私的需求。

○ 推理加速:对部署的大模型进行推理加速,提高用例生成的速度和效率。

03 报错日志分析:

东舟的AI报错日志分析功能,能够快速定位问题原因,辅助测试人员快速解决问题。这一功能通过分析执行报错的用例日志,提供可能的原因和解决方案,从而加速问题解决过程,减少测试周期。我们的AI模型能够处理大量的日志数据,识别模式和趋势,提供准确的分析结果。

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东舟的AI优势:

01 知识管理:

实时更新,高可信度,支持多文档类型。

02 模型集成中心

支持主流模型,商业闭源模型外调,本地模型推理加速。

03 知识搜索检索:

多样化Embedding支持,Rerank机制提高精度,兼容主流向量数据库。

03 智能Agent工具:

灵活调用智能工具,角色切换功能,适应多任务环境。

方案及项目落地

为了确保我们的AI测试解决方案能够迅速而有效地部署到您的业务中,东舟技术提供了详细的合作方案和部署计划。从数据整理到正式使用,我们的专业团队将全程支持。

我们提供灵活的硬件平台方案,包括模型训练和推理服务,以适应不同规模企业的需求。同时,我们还提供多种合作模式,包括大模型开发授权、私有化部署软件服务和售后服务,确保您能够以最经济高效的方式,享受新模式下带来的AI测试革命。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
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