単体テストを生成するためのプロンプトを作成する（生成 AI）

パブリッシャーのチャットモデルと連携するプロンプトを作成して、単体テストを生成します。

コードサンプル

Java

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある Java の設定手順を完了してください。 詳細については、Vertex AI Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

Vertex AI に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

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();
  }
}

次のステップ

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