Crie comandos para gerar testes unitários (IA generativa)

Crie comandos que funcionem com um modelo de chat do publicador para gerar testes unitários.

Exemplo de código

Java

Antes de experimentar este exemplo, siga as Javainstruções de configuração no início rápido do Vertex AI com bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Java Vertex AI.

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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();
  }
}

O que se segue?

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