ဒီဖိုလ်ဒါဟာသင်တန်းမှာတည်ဆောက်ထားတဲ့ ဆွဲမိုးစမ်းသပ်မှု ကတ်တလော့များ ကို သိမ်းဆည်းထားသည်။ ဆွဲမိုးစမ်းသပ်မှုဆိုသည်မှာ တပ်ဆင်ပြီးသား Microsoft Foundry အစီအစဉ်တွင် အိမ်ခံထားသော အေးဂျင့် သို့မဟုတ်၊ ရရှိနိုင်မှု၊ တုံ့ပြန်မှုရှိမှုနှင့် အခြေခံအမြင်ပေးမှုများကိုလိုက်နာနေမှုတို့ကို စစ်ဆေးသည့် စရိတ်သက်သာပြီး၊ အရှိန်လျင်မြန်သော စစ်ဆေးမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ပထမဆုံးတံခါးတစ်ခုဖြစ်ပြီး နိဒီယာ ၁၀ နှင့် နိဒီယာ ၁၆ တွင်သင်ကြားသည့် ပြီးပြည့်စုံသောကျွမ်းကျင်မှုလုပ်ငန်းစဉ်အစားထိုးမှုမဟုတ်ပါ။
ကတ်တလော့များကို AI ဆွဲမိုးစမ်းသပ်မှု
GitHub Action မှ .github/workflows/smoke-test.yml
အလုပ်စဉ်ဖြင့် အသုံးပြုသည်။
၁။ သင်တန်းအေးဂျင့်ကို Microsoft Foundry တွင် အိမ်ခံအေးဂျင့်အဖြစ် တပ်ဆင်ပါ (တပ်ဆင်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို နိဒီယာ ၁၆ တွင် ကြည့်ပါ)။ အေးဂျင့်နာမည် နှင့် သင်၏
Foundry စီမံကိန်း အဆုံးအမျိုးအစား ကို မှတ်ထားပါ။
၂။ repository secrets (Settings → Secrets and variables → Actions) တွင် အောက်ပါများကို ထည့်သွင်းပါ။
AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_ID, AZURE_SUBSCRIPTION_ID။ ဖက်ဒရေးတက်အသိမှတ်ပြုမှုပိုင်ခွင့်သည် Foundry စီမံကိန်း အတွင်း Azure AI အသုံးပြုသူ အခန်းကဏ္ဍရှိရမည်။
၃။ Actions တညျက, ဆွဲမိုးစမ်းသပ်မှု အိမ်ခံအေးဂျင့်များ ကို လုပ်ဆောင်ပြီး သင်တန်းအတွက်
tests_file ကို ရွေးချယ်ပြီး agent_name နှင့် project_endpoint ကို နှိုင်းယှဉ်၍ ဖြည့်သွင်းပါ။
|———|——–|—————–|
| စာရင်း | သင်ခန်းစာ | သိုလှောင်သည့်နေရာအဖြစ် agent ခန့်သတ်ပါ |
|---|---|---|
lesson-01-smoke-tests.json |
01 – AI Agent များအတွက် ခေါင်းဆောင်း | TravelAgent |
lesson-04-smoke-tests.json |
04 – ကိရိယာ အသုံးပြုခြင်း | TravelToolAgent |
lesson-05-smoke-tests.json |
05 – Agentic RAG | TravelRAGAgent |
lesson-16-smoke-tests.json |
16 – ကောင်းမွန်စွာ ပြန့်ပွားနိုင်သည့် Agent များ ထုတ်လုပ်ခြင်း | ContosoSupportAgent |
Smoke test များသည် သင့်တင်သွင်းသော agent တစ်ဦး ၏စာသားဖြေကြားချက်များကို သိထားသော အကြောင်းအရာနှင့် နှိုက်ယှဉ်စစ်ဆေးနိုင်သည့် သင်ခန်းစာများတွင် အထူးသီးသန့် သုံးစွဲသည်။ အယူအဆဆိုင်ရာ သင်ခန်းစာများ၊ တော့ကြောင်းတွင်သာအလုပ်လုပ်သော သင်ခန်းစာများ သို့မဟုတ် သွေးသွားစွာ ဖန်တီးမှု ထုတ်ပေးမှုများ ပါဝင်သော သင်ခန်းစာများကို ရည်ရွယ်၍ မပါဝင်ပါ:
ကတ်တလော့တစ်ခုစီမှာ top-level tests array ပါသည့် JSON စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အမျိုးအစားတစ်ခုစီက POST လုပ်ပြီး
တစ်ခုစီသော prompt တစ်ခုကို တင်သွင်းပြီး ဖြေကြားချက်ပေါ်မှာ အတည်ပြုချက်များထည့်သွင်းသည်။
| Field | အဓိပ္ပာယ် |
|---|---|
id |
မှတ်တမ်းတွင် ထုတ်ပြသသော ထူးခြားသောခြေလှမ်း အသိအမှတ်ပြုနံပါတ်။ |
description |
လူသားဖတ်ရှုနိုင်သော ရည်ရွယ်ချက်။ |
prompt |
မက်ဆေ့ချ်ကို ဗဟိုအေးဂျင့္ထံ ပို့သည်။ |
assertions.status |
မျှော်မှန်းထားသော HTTP အခြေအနေ (ပုံမှန်အားဖြင့် 200)။ |
assertions.contains_any |
တုံ့ပြန်ချက်တွင် ဤခွဲစိတ်စကားလုံးများ တစ်ခုခု ပါဝင်ပါက အောင်မြင်သည်။ |
assertions.contains_all |
တုံ့ပြန်ချက်တွင် ကော်မလုံးခွဲစိတ်စကားလုံးတစ်ခုချင်းစီ ပါဝင်ပါက အောင်မြင်သည်။ |
assertions.contains_none |
တုံ့ပြန်ချက်တွင် ဤခွဲစိတ်စကားလုံးများ မပါဝင်ပါက အောင်မြင်သည်။ |
save_response_id_as |
နောက်ပိုင်းအဆင့်များတွင် အလျောက်သုံးရန် တုံ့ပြန်ချက် ID ကို သိမ်းဆည်းပါ။ |
use_previous_response_id |
သိမ်းဆည်းထားသော တုံ့ပြန်ချက် ID နှင့် ဆက်စပ် ပတ်သက်သော ဒီအဆင့်ကို ပို့ပါ။ |
အတည်ပြုချက်များမှာ အက္ခရာအကြီးအကျယ် မသက်ဆိုင်သော ခွဲစိတ်စကားလုံး စစ်ဆေးချက်များ ဖြစ်သည်။ ကြည့်ပါ action documentation မှာ ပြည့်စုံသော စံပုံစံ၊ Foundry မှ စီမံခန့်ခွဲသော စကားပြောမှုအရင်းအမြစ်များပါဝင်သည်။
ပြောကြားချက် ဤစာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု Co-op Translator အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှန်ကန်မှုအတွက် ကြိုးပမ်းနေသော်လည်း၊ စက်ကိရိယာဘာသာပြန်ခြင်းများတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မှားယွင်းချက်များ ပါဝင်နိုင်ကြောင်း သတိပြုပါရန် လိုအပ်ပါသည်။ မူလစာတမ်းကို မူရင်းဘာသာဖြင့်သာ ယုံကြည်စိတ်ချရသော အချက်အလက်အဖြစ် သတ်မှတ်သင့်သည်။ အရေးကြီးသည့် သတင်းအချက်အလက်များအတွက် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် လူသားဘာသာပြန်သူဝန်ဆောင်မှုကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော နားလည်မှုကွာခြားမှုများ သို့မဟုတ် မမှန်ကန်သော အသုံးပြုမှုများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ တာဝန်မခံပါ။