AI 重塑测试开发系统实践
陈磊
前京东测试架构师
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AI 重塑测试开发系统实践
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06|测试提效20%:需求条目化与RAG实践

你好,我是陈磊。
前几节课我们一起完成了对测试开发工程师而言的核心基础知识部分的学习,这些内容构成了作为测试开发工程师的你需要掌握的大模型知识的最小集合。这个最小集为你提供了坚实的理论基石,但远非终点。在这些基础之上,还有更深层的原理、细微的细节,以及丰富的实践应用,这些都需要通过实际项目中的反复迭代来逐步积累和内化。记住,学习大模型就像调试一个复杂的系统:理论是你的调试器,实践才是真正让你“上线”的关键。
从这一篇开始,我们将逐步转向大模型与测试实践的深度融合讨论。这不仅仅是理论的延伸,更是针对真实场景的落地指南。我会重点和你分享我是如何在工作中使用大模型赋能测试工作的,然后针对每一个实践方法深入到实现细节,让你也能理解我的每一个实践的落地的思考,这样你就不仅仅只是看到了我用大模型做了什么事情,而是能够知道如何思考并找到大模型可以赋能的方式,从而找到你所在团队需要落地的大模型实践方法。

测试用例生成的提示词探索

在最开始尝试利用大模型生成测试用例的时候,重点可以聚焦在如何写提示词让大模型使用不同方法设计测试用例上,就像前面我们举过使用提示词完成等价类划分法设计测试用例的例子,除了这个等价类划分法设计测试用例以外,我还尝试利用思维链完成因果图测试用例设计的提示词,如下所示:
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1. 文中介绍了如何利用大模型生成测试用例的提示词,包括思维链完成因果图测试用例设计的提示词和Chain Prompts方式将正交试验法设计测试用例的方法引入到测试平台中。 2. 文中指出需求管理系统中的需求千差万别,有的平铺直叙,一大段话很长很长,描述了全部的需求;有的一句话了事,简单概括,这导致了利用大模型生成测试用例的提示词内容不完善。 3. 文中提到了实现代码使用了Ollama推理框架,大模型使用的是gpt-oss:120b-cloud,选择这个组合,无论是一个什么样配置的电脑都可以完成对应的实验代码的运行。 4. 文中强调学习大模型就像调试一个复杂的系统,理论是调试器,实践是让你“上线”的关键。 5. 文中强调学习大模型的最小集合提供了坚实的理论基石,但远非终点,还有更深层的原理、细微的细节,以及丰富的实践应用,需要通过实际项目中的反复迭代来逐步积累和内化。

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