Crear peticiones para generar pruebas unitarias (IA generativa)

Crea peticiones que funcionen con un modelo de chat de editor para generar pruebas unitarias.

Código de ejemplo

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las Java instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Java de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

import com.google.cloud.aiplatform.v1.EndpointName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictResponse;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictionServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictionServiceSettings;
import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;
import com.google.protobuf.Value;
import com.google.protobuf.util.JsonFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class PredictCodeGenerationUnitTestSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace this variable before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";

    // Learn how to create prompts to work with a code model to generate code:
    // https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/generative-ai/code/code-generation-prompts
    String instance =
        "{ \"prefix\": \"Write a unit test for this function:\n"
            + "    def is_leap_year(year):\n"
            + "        if year % 4 == 0:\n"
            + "            if year % 100 == 0:\n"
            + "                if year % 400 == 0:\n"
            + "                    return True\n"
            + "                else:\n"
            + "                    return False\n"
            + "            else:\n"
            + "                return True\n"
            + "        else:\n"
            + "            return False\n"
            + "\"}";
    String parameters = "{\n" + "  \"temperature\": 0.5,\n" + "  \"maxOutputTokens\": 256\n" + "}";
    String location = "us-central1";
    String publisher = "google";
    String model = "code-bison@001";

    predictUnitTest(instance, parameters, project, location, publisher, model);
  }

  // Use Codey for Code Generation to generate a unit test
  public static void predictUnitTest(
      String instance,
      String parameters,
      String project,
      String location,
      String publisher,
      String model)
      throws IOException {
    final String endpoint = String.format("%s-aiplatform.googleapis.com:443", location);
    PredictionServiceSettings predictionServiceSettings =
        PredictionServiceSettings.newBuilder().setEndpoint(endpoint).build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (PredictionServiceClient predictionServiceClient =
        PredictionServiceClient.create(predictionServiceSettings)) {
      final EndpointName endpointName =
          EndpointName.ofProjectLocationPublisherModelName(project, location, publisher, model);

      Value instanceValue = stringToValue(instance);
      List<Value> instances = new ArrayList<>();
      instances.add(instanceValue);

      Value parameterValue = stringToValue(parameters);

      PredictResponse predictResponse =
          predictionServiceClient.predict(endpointName, instances, parameterValue);
      System.out.println("Predict Response");
      System.out.println(predictResponse);
    }
  }

  // Convert a Json string to a protobuf.Value
  static Value stringToValue(String value) throws InvalidProtocolBufferException {
    Value.Builder builder = Value.newBuilder();
    JsonFormat.parser().merge(value, builder);
    return builder.build();
  }
}

Siguientes pasos

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