Paralelismo aplicado na comparação de descrições de assert de testes unitários

Resumo

O presente artigo apresenta um algoritmo de análise de similaridadede mensagens de descrição de erro de asserts em testes unitáriosgerados por uma ferramenta de desenvolvimento próprio e as LLMs(Large Language Models) ChatGPT e Gemini, bem como os ganhosobtidos através do uso de técnicas multi-thread neste algoritmo. Osresultados indicam uma similaridade média de 71% para o ChatGPTe 74% para o Gemini, sugerindo que a ferramenta pode ser umaboa alternativa para a geração de mensagens de erro de assert,mas com a vantagem de ser mais rápido, apresentar resultadosmais constantes e menos erros de compilação. Quanto ao uso dastécnicas de multi-thread, obteve-se um ganho de até 7,53 vezes com 8 threads em relação à execução sequencial do algoritmo.