🔬 NOVAML Testing Architecture (PyTest)

Este repositório apresenta uma arquitetura de testes automatizados de backend e inteligência artificial robusta, projetada para o ecossistema NOVAML (No-Code Visual Astronomical Machine Learning). O projeto implementa técnicas avançadas de testes de contrato e integração para validar o pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation), motores de Machine Learning locais e ingestão de dados astronômicos, seguindo rigor metodológico acadêmico de P&D.

Para evitar a duplicidade de código e garantir a independência e isolamento do ecossistema de QA, adotamos a estratégia de Git Submodules, trazendo os projetos originais de desenvolvimento como dependências acopladas na pasta vendor/.

O ecossistema utiliza separação rígida de responsabilidades e centralização de testes:

• docs/specs/: Plano de Testes (ISO/IEC/IEEE 29119-3) e cenários BDD/Gherkin.
• tests/api/: Validação do motor backend (novaml-api) e pipelines de ML.
• tests/chat_ia/: Validação do fluxo do assistente (novaml-chat) e ChromaDB/Ollama.
• tests/utils/: Geração de massa de dados sintética com Pandas.
• vendor/: Projetos originais do time de desenvolvimento (API, Chat e App) gerenciados como submódulos vivos.

novaml-testing-architecture-pytest/
├── .gitmodules             # Mapeamento dos submódulos do ecossistema
├── .venv/                  # Ambiente virtual unificado de QA
├── docs/                   # Artefatos e rigor acadêmico
├── tests/                  # Códigos de teste automatizados
└── vendor/                 # Código de produção do time de desenvolvimento
    └── novaml-api/         # Submódulo da API do Lazuli (FastAPI)

• Sistema Operacional: Windows 10 / Windows 11.
• Linguagem Base: Python 3.10+.
• Engine de Testes: PyTest.
• Client HTTP / Simulação: HTTPX (async) e FastAPI TestClient.
• Gerenciador de Dados: Pandas.

Siga os passos abaixo para configurar o hub de testes unificado na sua máquina:

Como este projeto depende de repositórios externos, use o comando --recursive para baixar o projeto de testes e os códigos de produção juntos:

git clone --recursive <url-do-repositorio>
cd novaml-testing-architecture-pytest

(Caso já tenha clonado de forma simples, inicialize os submódulos manualmente com: git submodule update --init --recursive)

Crie e ative a .venv unificada na raiz do projeto para gerenciar todas as ferramentas de QA:

# Criar o ambiente
python -m venv .venv

# Ativar no Windows (PowerShell)
.venv\Scripts\Activate.ps1

# Para desativar o ambiente virtual e voltar para o terminal global do seu Windows:
deactivate

Instale as bibliotecas necessárias para rodar os motores de desenvolvimento do time e as suas ferramentas de teste:

# Dependências do motor de produção (Ex: API do Lazuli)
pip install -r vendor/novaml-api/requirements.txt

# Ferramentas de QA do Repositório
pip install pytest httpx python-dotenv sqlmodel

Para rodar toda a suíte de testes de integração com relatórios detalhados:

pytest -v --html=reports/dashboard_report.html --self-contained-html

O Git Submodule permite manter repositórios Git externos dentro deste repositório de QA. Ele funciona como um ponteiro para o commit exato do projeto dos desenvolvedores, trazendo dois grandes benefícios de Engenharia de Software:

1. Isolamento de Escopo: O código de produção (API/Chat) não se mistura com o código de teste (QA).
2. Sincronização Dinâmica: Sempre que o time atualizar as aplicações deles, atualizamos nossa pasta vendor/ local sem a necessidade de novos clones através do comando:

   git submodule update --remote --merge

Documentos formais na pasta /docs detalham o Plano de Testes (ISO 29119-3) e as Especificações de Casos de Teste (BDD), focando em gestão de riscos técnicos e qualidade da infraestrutura local.