Система автоматизованої генерації unit-тестів на основі великих мовних моделей

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКоляда, Костянтин Вячеславович
dc.contributor.authorЯрич, Роман Русланович
dc.date.accessioned2026-06-30T13:00:19Z
dc.date.available2026-06-30T13:00:19Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractКваліфікаційна робота включає пояснювальну запискку (55 с., 13 рис., 4 додатки, 20 слайдів презентації). Об’єкт розробки вебсервіс для автоматизованої генерації unit-тестів на основі великих мовних моделей. Вебсервіс дозволяє: здійснювати автоматичний парсинг і витяг сигнатур функцій Python-коду; формувати структуровані запити до штучного інтелекту із переліком сценаріїв тестування; генерувати unit-тести за допомогою API; автоматично верифікувати коректність генерованого коду та аналізувати його покриття метриками. В процесі розробки були використані мова програмування Python, вбудований модуль ast, інструменти pytest та pytest-cov. В ході розробки: проведено огляд існуючих інструментів автогенерації тестів ; реалізовано модуль аналізу та парсингу Python-коду на основі вбудованого модуля ast; розроблено систему формування контекстних промптів та інтегровано API для генерації тестів; реалізовано модуль автоматичної верифікації тестів через pytest та аналіз покриття через pytest-cov; розроблено вебінтерфейс із можливістю завантаження файлів і перегляду результатів; проведено експериментальне дослідження ефективності на практичних прикладах. Упровадження цієї системи дозволить розробникам зменшити навантаження на написання тестів, мінімізувати кількість рутинних операцій та підвищити підсумкову якість програмного продукту.
dc.description.abstractotherQualifying work includes an explanatory note (55 p., 13 fig., 4 applications, presentation of 20 slides). The object of development is a web service for automated generation of unit tests based on large language models. The web service allows users to automatically parse Python code and extract function signatures, generate structured prompts for artificial intelligence with a list of testing scenarios, generate unit tests through an API, automatically verify the correctness of the generated code, and analyze code coverage using appropriate metrics. During the development process, the Python programming language, the built-in ast module, and the pytest and pytest-cov tools were used. In the course of development: an overview of existing tools for automated test generation was carried out; a module for analyzing and parsing Python code based on the built-in ast module was implemented; a system for forming contextual prompts was developed, and an API for test generation was integrated; a module for automatic verification of tests using pytest and coverage analysis using pytest-cov was implemented; a web interface with the ability to upload files and view results was developed; an experimental study of the system’s effectiveness on practical examples was conducted. The implementation of this system will allow developers to reduce the workload associated with writing tests, minimize the number of routine operations, and improve the overall quality of the software product.
dc.format.extent66 с.
dc.identifier.citationЯрич, Р. Р. Система автоматизованої генерації unit-тестів на основі великих мовних моделей : дипломний проєкт ... бакалавра : 123 Комп'ютерна інженерія / Ярич Роман Русланович. – Київ, 2026. – 66 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/82046
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectвеликі мовні моделі
dc.subjectunit-тести
dc.subjectавтогенерація тестів
dc.subjectast-парсинг
dc.subjectpytest
dc.subjectlarge language models
dc.subjectunit tests
dc.subjectautomated test generation
dc.subjectast parsing
dc.titleСистема автоматизованої генерації unit-тестів на основі великих мовних моделей
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Yarych_bakalavr.pdf
Розмір:
1.55 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (СПСКС)
Бакалаврські роботи