So validieren und testen Sie KI-gestützte Anwendungen im großen Maßstab

In diesem Blog erläutern wir, was das Testen generativer KI-gesteuerter Softwaresysteme so anders macht und wie Parasoft Ihnen hilft, diese Systeme mit der richtigen Mischung aus Simulation, Automatisierung und KI-gestützter Validierung zu testen.

Anwendungen der generativen KI (GenAI) sind allgegenwärtig – von Kundenservice-Bots, die Ihre Fragen beantworten, bis hin zu internen Tools, die Mitarbeitern helfen, Aufgaben schneller zu erledigen. Sie werden von Tag zu Tag intelligenter und leistungsfähiger.

Wenn Sie jedoch für das Testen von Software verantwortlich sind, stehen Sie wahrscheinlich vor einer neuen Art von Kopfschmerzen.

Wie testet man etwas, das nicht immer zweimal dasselbe Ergebnis liefert? GenAI-Systeme basieren auf Wahrscheinlichkeitsmodellen, sodass die gleiche Eingabe jedes Mal unterschiedliche Ergebnisse liefern kann. Das bedeutet, dass die üblichen Teststrategien und -tools nicht mehr ausreichen.

Warum GenAI-gesteuerte Anwendungen so schwierig zu testen sind

Wenn Sie schon einmal versucht haben, einen Chatbot oder LLM-basierte Anwendungen zu testen, sind Sie wahrscheinlich auf mindestens eines dieser Probleme gestoßen:

• Die Antworten ändern sich ständig. Selbst wenn Sie die gleiche Frage zweimal stellen, kann die Formulierung unterschiedlich sein.
• Es ist schwer zu definieren, wie „richtig“ aussieht. Die KI erfasst möglicherweise den Kern der Aussage, verwendet aber nicht genau die Formulierung, die Sie erwartet haben.
• Die Logik ist nicht immer transparent. LLMs entscheiden auf eine Weise, die schwer nachzuvollziehen oder vorherzusagen ist.

Es ist nicht so, dass KI-gesteuerte Anwendungen unzuverlässig sind. Sie sind vielmehr dynamisch. Und wenn wir Zuverlässigkeit wollen, müssen wir unseren Testansatz überdenken.

Was ist MCP und warum ist es wichtig?

Wenn Sie GenAI-basierte Anwendungen entwickeln oder testen, haben Sie wahrscheinlich schon viel über die Modellkontextprotokoll oder MCP.

Also, was ist es?

MCP ist ein neues Protokoll, das die Interaktion großer Sprachmodelle (LLMs) mit externen Tools und Umgebungen erleichtern soll. Es kann strukturiert und standardisiert auf APIs implementiert werden. Es ist ein gemeinsamer Standard dafür, wie Anwendungen LLMs Kontext und ausführbare Aktionen bereitstellen.

Warum ist das wichtig?

Denn bis vor Kurzem waren KI-Tool-Integrationen oft chaotisch und mussten individuell erstellt werden.

Jedes Team musste seine eigene Methode entwickeln, um verschiedene LLMs mit externen Funktionen zu verbinden. Jede dieser Methoden hatte ihre eigenen Besonderheiten, APIs und Formate, was zu fragmentierten Integrationen und höherer Komplexität für Entwickler führte. MCP erfreut sich zunehmender Beliebtheit, da es diese Probleme durch folgende Maßnahmen löst:

• Erstellen eines gemeinsamen Formats für Tooldefinitionen, Parameter und erwartete Antworten.
• Interoperabilität ermöglichen zwischen verschiedenen Modellen und Tool-Ökosystemen.

Wichtige Akteure im Bereich der generativen KI setzen zunehmend auf MCP-basierte Schnittstellen, und die Zahl der verfügbaren MCP-Server steigt bereits. Da das Protokoll immer mehr an Bedeutung gewinnt, suchen Teams nach besseren Möglichkeiten, diese zunehmend KI-integrierten Workflows zu testen.

Hier bieten die Lösungen von Parasoft Entwicklungs- und QA-Teams eine codelose Teststrategie.

Parasoft ist eine der ersten Testplattformen, die Tests nativ unterstützt und Service-Virtualisierung von MCP-Servern, wodurch Teams die externen Tools und Dienste validieren und simulieren können, auf die generative KI-Agenten zur Ausführung von Aufgaben angewiesen sind.

Teams können KI-gesteuerte Workflows vorhersehbar und skalierbar testen, unabhängig von der Komplexität der Logik oder der Anzahl der aufzurufenden Tools. Sehen wir uns genauer an, wie Ihr Team mehr Testunterstützung für KI-basierte Anwendungen erhalten kann, die auf MCP basieren.

Automatisieren Sie Ihre Funktionstests

Parasoft SOAtest vereinfacht das Erstellen, Ausführen und Skalieren von Funktionstests für MCP-Server und unterstützt gleichzeitig die erweiterten Testanforderungen von Unternehmenssystemen. Egal, ob Sie Tool-Aufrufe von generativen KI-Agenten und LLMs validieren oder Testen traditioneller APIserhalten Sie die Flexibilität und Leistung, die Sie benötigen.

Sie können:

• Erstellen Sie automatisierte Tests für MCP-Tools, keine Codierung erforderlich. Die visuelle Benutzeroberfläche von SOAtest ist intuitiv und ermöglicht Testern die schnelle Erstellung von End-to-End-Testfällen.
• Beschleunigen Last- und Leistungstests von KI-gestützten Workflows durch die Umnutzung vorhandener Testfälle, kein Skripting erforderlich.
• Direkte Integration in Ihre CI/CD-Pipeline Daher werden Tests automatisch ausgeführt, während sich Code und Eingabeaufforderungen weiterentwickeln.

Für viele Teams ist die Fähigkeit, komplexe, heterogene Umgebungen zu bewältigen, von großem Wert. Es unterstützt über 120 Nachrichtenformate und Protokolle, darunter REST, GraphQL, gPRC, MQ, JMS, SOAP und mehr. Damit ist es ideal für Unternehmen, die vernetzte Systeme in modernen und älteren Architekturen testen müssen.

Und da SOAtest die Struktur von MCP versteht, müssen Sie keine benutzerdefinierten Wrapper schreiben. Sie können saubere, wartbare Testabläufe erstellen, die projekt- und teamübergreifend skalierbar sind, unabhängig davon, ob Sie KI-gestützte Systeme, traditionelle API-basierte Anwendungen oder beides testen.

MCP-Server simulieren

Wenn Sie eine KI-gesteuerte Anwendung testen, die auf externen Tools wie APIs, Geschäftslogikdiensten oder internen Dienstprogrammen basiert, müssen diese Abhängigkeiten vorhersehbar sein. In realen Umgebungen ist dies jedoch nicht immer möglich.

Dienste sind möglicherweise nicht verfügbar, geschwindigkeitsbegrenzt oder zu instabil, um konsistente Tests zu unterstützen. Und mit generativen KI-Systemen, die das Model Context Protocol (MCP) zum Aufrufen dieser Abhängigkeiten verwenden, steigt die Komplexität.

Parasoft Virtualisieren unterstützt die Simulation von MCP-Servern und ermöglicht es Teams, das Verhalten der Tools und Dienste, auf die GenAI-Anwendungen angewiesen sind, zu modellieren und zu steuern. Dies ermöglicht Ihnen, KI-basierte Anwendungen in einer stabilen, isolierten Umgebung zu testen, ohne Zugriff auf die dahinter liegenden Live-Systeme zu benötigen.

Mit Virtualize können Sie:

• Emulieren Sie MCP-Server, die Zugriff auf externe Tools bieten.
• Definieren Sie genau, wie diese Tools in verschiedenen Testszenarien reagieren.
• Testen Sie, wie Ihr KI-Workflow auf verschiedene Verhaltensweisen von MCP-Tools reagiert, von erwarteten Reaktionen bis hin zu Randbedingungen.

Unabhängig davon, ob Ihre LLM-basierte Anwendung Kontoinformationen abruft, Berechnungen durchführt oder Geschäftsabläufe über MCP-Tools auslöst, können Sie diese Interaktionen mit voller Kontrolle über das Toolverhalten testen. Das bedeutet weniger Überraschungen in der Produktion und mehr Vertrauen in die Zuverlässigkeit Ihrer KI-gesteuerten Funktionen.

Umgang mit nichtdeterministischen Antworten mit GenAI

Einer der schwierigsten Aspekte beim Testen von GenAI-Systemen ist natürlich die Validierung der tatsächlichen Antworten, insbesondere wenn diese keinem festen Format folgen.

Ihre LLM-basierte Funktionalität kann beispielsweise eine der folgenden Antworten erzeugen:

„Sicher, Ihr Guthaben beträgt 200 $.“

Oder: „Sie haben derzeit 200 $ auf Ihrem Konto.“

Oder auch: „Laut unseren Unterlagen beträgt Ihr Kontostand zweihundert Dollar.“

Sie sind alle richtig, aber das Schreiben von Behauptungen, die diese Vielfalt bewältigen, kann mit herkömmlichen Validierungstools schwierig und geradezu unmöglich sein.

Aus diesem Grund enthält SOAtest zwei integrierte generative KI-gestützte Funktionen, die speziell für die Bewältigung dieser Herausforderung entwickelt wurden: die AI Assertor und die AI-Datenbank.

KI-Assertor

Anstatt starre Validierungen zu schreiben, beschreiben Sie das erwartete Verhalten einfach in natürlicher Sprache. Zum Beispiel:

„Die Antwort sollte den Kontostand von 200 $ bestätigen und eine höfliche Bestätigung enthalten.“

Der AI Assertor nutzt GenAI, um zu überprüfen, ob die KI-generierte Antwort den beschriebenen Erwartungen entspricht. Dadurch eignet er sich ideal für die Validierung von Konversationsausgaben und dynamischen Inhalten aus GenAI-Workflows, ohne dass exakte Übereinstimmungen erforderlich sind.

KI-Datenbank

Wenn Sie Daten zwischen Testschritten extrahieren und wiederverwenden müssen, z. B. einen Namen, einen Kontostand oder eine Referenznummer erfassen, können Sie mit der KI-Datenbank die Extraktionslogik in natürlicher Sprache definieren. Sie identifiziert die richtigen Daten aus vorherigen Antworten und leitet sie automatisch weiter. Dadurch entfallen fest codierte oder komplexe Definitionen der zu extrahierenden Daten.

Zusammen erleichtern der AI Assertor und die AI Data Bank Folgendes:

• Validieren Sie nichtdeterministische Antworten auf flexible und intelligente Weise.
• Behalten Sie die Teststabilität bei, auch wenn sich die Ausgabe ändert.
• Reduzieren Sie die Belastung von Testern, die möglicherweise keine Skriptkenntnisse haben.

Diese Funktionen machen SOAtest zu einer so leistungsstarken Lösung. Nicht nur für traditionelle Funktionstests, sondern auch für moderne, KI-gestützte Systeme, bei denen sowohl das Toolverhalten als auch die Konversationsausgabe intelligent und maßstabsgetreu getestet werden müssen.

Wrapping It Up

Das Testen von GenAI-Anwendungen bringt neue Komplexität mit sich, wird jedoch mit den richtigen Testtools zu einem überschaubaren, skalierbaren Teil Ihrer Softwarequalitätsstrategie.

Parasoft hilft Ihnen, diese Herausforderung mit einer Plattform zu meistern, die:

• Unterstützt automatisierte Tests von Model Context Protocol (MCP)-Servern.
• Simuliert das Verhalten von MCP-Servern, um mit Virtualize zuverlässige Testumgebungen sicherzustellen.
• Bietet codeloses, automatisiertes Testen mit umfassender Protokollunterstützung und intelligenter nichtdeterministischer Antwortvalidierung mit SOAtest.

Unabhängig davon, ob Ihre KI-gestützte Anwendung Kundenfragen beantwortet, Geschäftsfunktionen ausführt oder über Microservices hinweg integriert, sollten Sie dennoch das Vertrauen haben, gründliche Tests durchzuführen und intelligent zu skalieren.