NaviQAte：功能引导的 Web 应用程序导航
软件工程
2024-09-18 v1 计算与语言
摘要
由于需要探索多样的 Web 应用程序功能，端到端 Web 测试具有挑战性。当前最先进的方法（如 WebCanvas）并非为广泛的功能探索而设计；它们依赖于特定的、详细的任务描述，限制了它们在动态 Web 环境中的适应性。我们引入了 NaviQAte，它将 Web 应用程序探索构建为问答任务，在不需要详细参数的情况下生成功能动作序列。我们的三阶段方法利用 GPT-4o 等先进大型语言模型进行复杂决策，并利用 GPT-4o mini 等高性价比模型处理较简单的任务。NaviQAte 专注于功能引导的 Web 应用程序导航，集成文本和图像等多模态输入以增强上下文理解。在 Mind2Web-Live 和 Mind2Web-Live-Abstracted 数据集上的评估表明，NaviQAte 在用户任务导航中达到了 44.23% 的成功率，在功能导航中达到了 38.46% 的成功率，相比 WebCanvas 分别提升了 15% 和 33%。这些结果突显了我们的方法在推进自动化 Web 应用程序测试方面的有效性。
关键词
引用
@article{arxiv.2409.10741,
title = {NaviQAte: Functionality-Guided Web Application Navigation},
author = {Mobina Shahbandeh and Parsa Alian and Noor Nashid and Ali Mesbah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.10741},
year = {2024}
}