我记得快照测试刚出现时的情景，那时是Enzyme的时代。它是最新的酷技术，许多人纷纷开始在他们的React应用程序中广泛使用它。从表面上看，快照测试似乎提供了很多好处，但在我看来，它们只是前端的一时风潮，其使用方式并没有被充分理解。在许多情况下，它们实际上降低了应用程序的测试质量……现在已经是2025年了，我仍然看到一些例子，快照测试仍然是应用程序组件测试覆盖率的一个重要部分。以下是我认为快照
在本教程中，我们将使用OpenAIAPI提供的GPT-3.5。GPT-3.5是一个机器学习模型，如同OpenAI打造的超级智能计算机伙伴。它通过互联网上的海量数据训练而成，能够进行对话、回答问题，并协助完成各类语言任务。但关键问题来了：未经改造的GPT-3.5能理解企业私域数据吗？答案是否定的，因GPT模型仅训练于截至2021年的公开数据。这正是我们需要像lLamaIndex这类开源框架的原因
人们常常讨论“完美的提示语”——讨论是否几行精心编写的文字可以带来近乎神奇的效果。还有人争论生成型人工智能（GenAI）是否真正进行推理，还是仅仅模仿模式。我们不会在这里解决这个辩论。相反，请把自己当作一名分析师：观察生成型模型（GenAI）在现实需求下的行为，记录它们的优势，发现它们的怪癖，并记录每一个红旗。在过去的12个月里，我将生成型人工智能部署到质量工程和测试（QET）领域——任务包括
如今，成为一名软件测试人员既可以是令人兴奋的，也可能是令人疲惫的。新工具和框架发布的速度快得让你难以想象🤷♀️🤷🏻♂️。虽然学习资源的丰富是一个福音，但它也可能让人感到超负荷。你可能发现自己陷入困境，要么在等待有人指导你，要么在无尽的教程、博客和课程中迷失自己，在信息过载的混乱中无法自拔。但事实是，你不需要等待导师、培训计划或“完美时机”来提升你的技能。提升和发展职业生涯的力量已经掌
像GPT-4这样的大型语言模型（LLM），虽然能生成强大且通用的自然语言，但也严重受限于训练数据的边界。为解决这一问题，近期业界热议基于RAG（检索增强生成）的系统——但究竟什么是RAG？它能做什么？为何值得关注？本文将深入解析：RAG的核心原理如何实现基于RAG的LLM应用（附完整代码示例）什么是RAG？检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration,RAG）是一种自
首先，有了测试自动化。那些在批判性思维（和智力）方面并不特别出众的人认为，这将一劳永逸地解决恼人的测试问题。手动测试将不再需要。关于测试自动化的投资回报率（ROI），作为一种营销手段，特别是一些想将自己昂贵的开发人员推给客户的咨询公司，讨论得非常热烈，目的是让某些数字上升。公司们纷纷被这些话吸引。能够解雇人类测试人员的诱惑是无法忽视的。不管你喜不喜欢，对于许多公司来说，测试只是一个成本。一个他
作为头部闭源向量数据库供应商，Pinecone凭借其高速、可扩展性和易用性闻名业界。其极速向量搜索能力使其成为大规模RAG应用的热门选择。我们（ConfidentAI，全球首个开源LLM评估框架）的初期架构也曾使用Pinecone对生产环境中的大模型可观测性日志进行聚类分析。然而，经过数周的实测验证后，我们决定全面替换为pgvector。尽管Pinecone的设计看似简单，但其与现有数据存储方
许多软件专业人士可能已经听说了以下的最新消息。OpenAIO3模型在编码方面取得了巨大进展Imagen来源：《算法桥》Salesforce将在2025年停止招聘软件工程师来源：Salesforce停止招聘软件工程师微软计划裁员来源：《商业内幕》传闻：微软裁员传闻以上因素的结合可能会给人一种印象，即AI即将接管软件工程师的编码工作。然而，我家有两位软件工程师，我对此一点也不担心。在这
深入探讨在你的Cypress测试套件中使用页面对象模型（POM）的优点和缺点。发现这种抽象工具可能增强或阻碍你的自动化策略的一些场景。1、引言众所周知，在Cypress生态系统中，普遍认为页面对象模型（POM）并不真正适用于此。许多人认为它由从Selenium转型过来的测试者引入的。即使是经验丰富的Cypress专业人士和Cypress官方博客也常常反对在设置测试套件时使用POM方法。如何在Cyp
探索这些创新的测试策略，如何帮助AI系统发现潜在的缺陷，并使其为应对不可预测的真实场景做好准备。“归根结底，测试AI系统不仅仅是为了发现缺陷；更重要的是为我们的模型应对现实世界中的不可预测性做准备。”AI迅速在技术领域引起了轰动，尤其是大规模语言模型（LLM）在这场变革中处于领导地位。但当我们构建AI驱动的应用时，质量依然至关重要。测试AI系统的一个关键方面是处理可能决定应用成败的意外场景。由
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