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AI生成功能設(shè)計(jì)用例

人工智能
目前平臺側(cè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)自動生成功能用例的功能,實(shí)現(xiàn)了從 PRD自動解析->測試點(diǎn)生成-> Xmind用例生成->同步平臺的完整流程。可以一定程度上提升用戶編寫用例效率。

一、AI背景

人工智能生成內(nèi)容(AIGC,AI-Generated Content)技術(shù)的快速發(fā)展正在改變內(nèi)容生產(chǎn)的方式,并逐漸滲透到各個行業(yè),例如:在自媒體平臺自動編寫文案并發(fā)布,快速分析數(shù)據(jù),寫小說,畫漫畫等。強(qiáng)大的文本生成能力已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)力超過生產(chǎn)資料,提供了更加高效的生產(chǎn)力,將AI引入到工作中成為發(fā)展的方向。

目前公司編寫測試用例為人工編寫,存在手工編寫用例的普遍痛點(diǎn),例如:重新編寫,費(fèi)時(shí)費(fèi)力,邊界遺漏,兼容遺漏等。AI擁有自動生成文本并快速整合的能力,以AI輔助功能用例編寫成為推動行業(yè)創(chuàng)新和效率提升的關(guān)鍵點(diǎn)。

AI編寫用例的優(yōu)點(diǎn):

※  效率提升

AI可以快速生成大量測試用例,顯著減少人工編寫所需的時(shí)間,提升整體測試效率。

※  測試覆蓋提升 

AI能夠自動識別潛在的測試場景和邊界條件,從而提高測試覆蓋率,確保更全面的檢測。

※  一致性和準(zhǔn)確性提升

AI生成測試用例具有較高的一致性和易理解性,減少人為錯誤,增強(qiáng)測試的可靠性和準(zhǔn)確性。

AI熱詞:

圖片圖片

二、設(shè)計(jì)方案

本部分介紹使用AI編寫測試用例的的設(shè)計(jì)方案,包括使用流程和架構(gòu)圖。

AI編寫用例流程圖:

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AI編寫用例架構(gòu)圖:

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三、設(shè)計(jì)核心介紹

本部分介紹如何使用AI輔助生成功能用例,詳細(xì)講解了從PRD文檔->測試點(diǎn)->測試用例->Xmind用例->使用采納,整條鏈路的核心設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

PRD文件解析器

平臺支持飛書PRD文檔中文本、多維表格、電子表格內(nèi)容的解析,暫不支持對圖片、流程圖解析。文檔讀取分為6個步驟,分別為:獲取飛書token、獲取用戶token、獲取文件block列表、Table表格解析、電子表格解析、解析結(jié)果組裝。以下主要介紹解析部分內(nèi)容:

結(jié)構(gòu)組成設(shè)計(jì):

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實(shí)現(xiàn)方案詳情

※  飛書文檔讀取

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※  Table的提取與sheet表格的提取

  • Table提取:提取表格過程中需要將表格相關(guān)的塊與子塊關(guān)聯(lián)綁定,遞歸解析所有的數(shù)據(jù)。并根據(jù)第一行各字段的長度<20做是否為表頭判定,默認(rèn)第一行為表頭信息。
  • sheet提取:在飛書表格提取過程中需要使用多個遞歸,分別獲取表格所有內(nèi)容與元素

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※  AI解析PRD文檔:

  • PRD解析:通過與AI交互將文本內(nèi)容解析為:需求關(guān)鍵字、測試背景、測試需求詳情三部分,并按照特定字段將數(shù)據(jù)存儲。
  • 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì):

PRD解析結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

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核心代碼邏輯:

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※  獲取關(guān)聯(lián)測試需求業(yè)務(wù)背景:

  • 根據(jù)PRD解析關(guān)鍵字信息匹配最相關(guān)的測試用例模塊,使用向量和關(guān)鍵字雙權(quán)重對RAG模塊做測試用例提取:
  1. keyword_weight:0.3
  2. vector_weight:0.7
  3. 同時(shí)設(shè)置AI模型準(zhǔn)確度為0.85
  • 匹配過程中分別針對不同的關(guān)鍵字,從RAG數(shù)據(jù)中提取熱度最高的3個測試模塊,合并后提取所有模塊中熱度最高的三個模塊作為業(yè)務(wù)歷史背景。
  • RAG提取架構(gòu)設(shè)計(jì)

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  • 核心代碼邏輯

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模型設(shè)計(jì)

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測試點(diǎn)生成器

測試點(diǎn)生成器為AI生成用例的核心,實(shí)現(xiàn)PRD到測試點(diǎn)的轉(zhuǎn)換。生成過程中結(jié)合需求背景、關(guān)鍵字、需求詳情、業(yè)務(wù)背景、測試分析等信息作為業(yè)務(wù)背景,以更準(zhǔn)確的生成測試用例。核心結(jié)構(gòu)如下:

結(jié)構(gòu)組成設(shè)計(jì)

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實(shí)現(xiàn)方案詳情

圖片圖片

圖片圖片

模型設(shè)計(jì)

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測試用例生成器

測試用例生成器為AI用例生成器,負(fù)責(zé)將AI測試點(diǎn)轉(zhuǎn)換為Xmind測試用例,主要實(shí)現(xiàn)兩個功能,第一步將AI測試點(diǎn)轉(zhuǎn)換為markdown結(jié)構(gòu)的測試用例,包括用例名稱、前置條件、執(zhí)行步驟、期望結(jié)果等。第二部負(fù)責(zé)將第一步測試用例轉(zhuǎn)換為Xmind結(jié)構(gòu)。

實(shí)現(xiàn)方案詳情

※  測試點(diǎn)解析生成markdown格式用例:

生成markdown格式用例:

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解析結(jié)果

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※  AI markdown格式轉(zhuǎn)換為Xmind結(jié)構(gòu)用例

轉(zhuǎn)換Xmind結(jié)構(gòu):

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生成結(jié)果

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模型設(shè)計(jì)

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知識庫搭建

LLM大模型有通用的推薦能力,針對公司業(yè)務(wù)場景是無法準(zhǔn)確識別相關(guān)功能的,針對“最后一公里”問題,平臺使用搭建測試用例知識庫的方式,以提升推薦準(zhǔn)確度。

平臺會以歷史測試用例與業(yè)務(wù)需求文檔作為歷史業(yè)務(wù)背景。在推薦功能用例過程中自動匹配歷史業(yè)務(wù)背景,以提升推薦準(zhǔn)確度。

知識庫搭建

※  知識庫涉及范圍

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※  實(shí)現(xiàn)方案詳情

  • Xmind測試用例轉(zhuǎn)換知識庫

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  • 業(yè)務(wù)文檔轉(zhuǎn)換知識庫

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※  模型設(shè)計(jì):

  •   測試用例轉(zhuǎn)換文本AI模型

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  •   業(yè)務(wù)文檔轉(zhuǎn)換業(yè)務(wù)文檔模型

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四、實(shí)現(xiàn)結(jié)果展示

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五、總結(jié)

目前平臺側(cè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)自動生成功能用例的功能,實(shí)現(xiàn)了從 PRD自動解析->測試點(diǎn)生成-> Xmind用例生成->同步平臺的完整流程。可以一定程度上提升用戶編寫用例效率。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 得物技術(shù)
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