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Anmerkung
Funktionen in der Vorschauversion sind nicht für den Produktionseinsatz gedacht und können eine eingeschränkte Funktionalität aufweisen. Diese Funktionen stehen vor dem offiziellen Release zur Verfügung, damit Kunden früher Zugriff darauf erhalten und Feedback geben können.
Power Apps Test Engine bietet umfassende generative KI-Funktionen, die sich über den gesamten Testlebenszyklus erstrecken. Diese Seite bietet einen Überblick darüber, wie generative KI Ihre Testerfahrung verbessern kann, von der Testerstellung über die Ausführung bis hin zur Validierung.
Die generativen KI-Funktionen von Test Engine decken drei Schlüsselbereiche des Testprozesses ab:
| Generative KI-Funktion | Eigenschaft |
|---|---|
| Testerstellung mit generativer KI | Schnelles Erstellen von Tests mithilfe von GitHub Copilot und anderer Large Language Models (LLMs) oder Small Language Models (SLMs) |
| Model Context Protocol-Server | Deterministische Analyse und Codegenerierung mit MCP |
| Nicht deterministische KI-Tests | KI-gestützte Apps mit speziellen Validierungstechniken testen |
Testerstellung mit generativer KI
Die Erstellung umfassender Prüfpläne kann insbesondere bei komplexen Anwendungen zeitaufwändig sein. Test Engine unterstützt generatives KI-gestütztes Authoring durch:
- GitHub Copilot-Integration: Generieren Sie Testvorlagen, Testschritte und Assertions auf der Grundlage Ihres Anwendungscodes.
- Testentwicklung in natürlicher Sprache: Beschreiben Sie Testszenarien in einfachem Englisch und übersetzen Sie sie in ausführbare Tests.
- Stichprobenbasierte Testgenerierung: Referenzieren Sie vorhandene Beispiele, um kontextbezogene Tests zu erstellen.
Dieser Ansatz hilft Testautoren, sich auf Geschäftslogik und Validierungsregeln zu konzentrieren, anstatt auf Testsyntax und Codebausteine.
Serverimplementierung für das Model Context Protocol
Die Power Apps Test Engine enthält eine Serverimplementierung für das Model Context Protocol (MCP), welche deterministische Analysen Ihrer Anwendungen bereitstellt und Testempfehlungen generiert.
Der MCP-Server:
- Analysiert die Anwendungsstruktur, um testbare Komponenten zu identifizieren
- Generiert Testmuster basierend auf Steuerelementtypen und -beziehungen
- Stellt kontextbezogene Code-Empfehlungen bereit
- Lässt sich in MCP-Clients wie Visual Studio und GitHub Copilot integrieren
- Verwendet Plan-Designer zum Organisieren und Priorisieren des Testaufwands
- Enthält Lösungsdefinitionselemente und Datenschemata für umfassende Tests
- Verwendet Metadaten aus Ihrer Lösung, um kontextbezogene Tests zu generieren
Wenn Sie die deterministische Analyse mit den Funktionen von generativer KI kombinieren, bietet Ihnen dieser Ansatz im Vergleich zu rein generativen Ansätzen eine zuverlässigere und genauere Testgenerierung.
Testen von nichtdeterministischen KI-Funktionen
Beim Testen von Anwendungen, die KI-Funktionen wie AI Builder-Komponenten oder GPT-Modelle (Generative Pretrained Transformer) verwenden, gilt insbesondere der Verarbeitung von nicht deterministischen Ausgaben besonderes Augenmerk.
Test Engine bietet Folgendes:
-
Die
Preview.AIExecutePrompt-Funktion: Führen Sie KI-Eingabeaufforderungen mit kontrollierten Eingaben aus und validieren Sie Ausgaben. - Toleranzbasierte Validierung: Überprüfen Sie, ob die KI-Ausgaben die Erwartungen innerhalb akzeptabler Schwellenwerte erfüllen.
- Strukturierte Antwortvalidierung: Analysieren und validieren Sie komplexe, KI-generierte Inhalte.
- Planbasierte Validierung: Verwenden Sie Plan-Designer-Definitionen, um KI-Ausgaben anhand erwarteter Kriterien zu validieren.
Diese Funktionen stellen sicher, dass Sie zuverlässige, wiederholbare Tests erstellen können, selbst wenn Sie mit inhärent variablen KI-Systemen arbeiten.
Den richtigen generativen KI-Ansatze auswählen
Beachten Sie die folgenden Richtlinien, um optimale Ergebnisse zu erzielen:
| Wenn Sie Folgendes tun möchten ... | Erwägen Sie die Verwendung von... |
|---|---|
| Schnelles Generieren von Tests für eine neue Anwendung | Dokumenterstellung mithilfe von generativer KI mit GitHub Copilot |
| Erhalten Sie eine präzise, deterministische Analyse von testbaren Komponenten | Model Context Protocol-Server |
| Deterministische Analyse mit generativen Funktionen kombinieren | MCP mit einem kompatiblen LLM-Client |
| KI-gestützte Anwendungen mit variablen Ausgaben testen | Nicht deterministische KI-Tests mit Preview.AIExecutePrompt |
| Strukturieren Sie Ihren Testaufwand basierend auf Geschäftsanforderungen | Plan Designer mit MCP-Server-Integration |
| Tests mithilfe von Lösungsmetadaten und Datenschemas generieren | MCP-Server mit Scannen der Lösungsdefinition |
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