Khử trùng lỗi tự động bằng AI (Node.js + OpenRouter)

QA thường gặp phải vấn đề: báo cáo lỗi trùng lặp. Các trường hợp kiểm tra khác nhau có thể thất bại, nhưng nguyên nhân thực sự lại giống nhau. Để giải quyết vấn đề này, tôi đã xây dựng một Mẫu Thử Nghiệm (PoC) sử dụng Node.js và OpenRouter AI để tự động phân nhóm các lỗi tương tự và gợi ý nguyên nhân gốc rễ.

Tại sao lại cần khử trùng lỗi?

• 🚫 Giảm thiểu thời gian lãng phí trong việc phân loại lỗi trùng lặp.
• 🔍 Tăng tốc quá trình phân tích nguyên nhân gốc rễ.
• 🤖 Phân nhóm và tóm tắt dựa trên AI.

Công nghệ sử dụng

• Node.js: Nền tảng phát triển hiệu suất cao cho các ứng dụng mạng.
• ml-kmeans: Thư viện cho việc phân nhóm dữ liệu.
• OpenRouter API: Mô hình trò chuyện để phân loại ngữ nghĩa.

Cài đặt

Để bắt đầu, bạn cần cài đặt các phụ thuộc sau:

npm install node-fetch ml-kmeans dotenv

Thêm khóa API của bạn vào file .env:

OPENROUTER_API_KEY=your_api_key_here
CHAT_MODEL=google/gemma-3n-e2b-it:free

Ví dụ mã nguồn

Dưới đây là một đoạn mã mẫu để bạn có thể bắt đầu:

const fetch = require('node-fetch');
const KMeans = require('ml-kmeans');
require('dotenv').config();

// Hàm phân nhóm lỗi dựa trên OpenRouter AI
async function clusterErrors(errors) {
    const apiKey = process.env.OPENROUTER_API_KEY;
    const responses = await fetch(`https://api.openrouter.com/cluster`, {
        method: 'POST',
        headers: { 'Authorization': `Bearer ${apiKey}` },
        body: JSON.stringify({ errors: errors })
    });
    return responses.json();
}

// Ví dụ sử dụng hàm
const errors = [
    'Lỗi không tìm thấy trang',
    'Lỗi không thể kết nối cơ sở dữ liệu',
    'Lỗi không tìm thấy trang',
];
clusterErrors(errors).then((result) => console.log(result));

Kết quả ví dụ

Khi chạy đoạn mã trên, bạn có thể nhận được một kết quả tương tự như sau:

{
    "clusters": [
        { "error": "Lỗi không tìm thấy trang", "count": 2 },
        { "error": "Lỗi không thể kết nối cơ sở dữ liệu", "count": 1 }
    ]
}

Những điều cần lưu ý

• ✅ AI giúp giảm thiểu tiếng ồn từ các lỗi trùng lặp.
• ✅ Tiết kiệm thời gian cho nhóm QA trong quá trình phân loại.
• ✅ Có thể mở rộng cho các nhật ký CI/CD gốc.

Thực tiễn tốt nhất

• Sử dụng mô hình AI: Đảm bảo rằng mô hình AI được sử dụng đã được huấn luyện tốt và có thể nhận diện các lỗi một cách chính xác.
• Thường xuyên cập nhật dữ liệu: Để mô hình hoạt động hiệu quả, cần phải cập nhật dữ liệu đầu vào thường xuyên.

Những cạm bẫy thường gặp

• Lỗi trong việc phân nhóm: Đôi khi AI có thể phân nhóm sai các lỗi nếu dữ liệu đầu vào không đủ chất lượng.
• Chi phí API: Sử dụng OpenRouter API có thể phát sinh chi phí nếu sử dụng quá mức.

Mẹo hiệu suất

• Tối ưu hóa truy vấn API: Giảm thiểu số lượng yêu cầu API bằng cách nhóm các lỗi tương tự lại với nhau trước khi gửi.
• Sử dụng caching: Caching kết quả từ API để giảm tải cho hệ thống và cải thiện tốc độ.

Giải quyết sự cố

• Nếu không nhận được kết quả từ API: Kiểm tra khóa API và đảm bảo rằng nó còn hiệu lực.
• Nếu có lỗi trong mã: Đọc kỹ thông báo lỗi và kiểm tra lại từng dòng mã nguồn để xác định vị trí lỗi.

Kết luận

Đây chỉ là một Mẫu Thử Nghiệm, nhưng nó cho thấy cách mà AI có thể làm cho quy trình QA trở nên thông minh hơn. Bạn nghĩ sao về PoC này? Nếu bạn có bất kỳ gợi ý nào, hãy để lại bình luận bên dưới.

Hoặc nếu bạn muốn đọc phiên bản đầy đủ, bạn có thể nhấn vào đây.