一 用例生成实践效果
在组内的日常工作安排中，持续优化测试技术、提高测试效率始终是重点任务。近期，我们在探索实践使用大模型生成测试用例，期望能够借助其强大的自然语言处理能力，自动化地生成更全面和高质量的测试用例。
当前，公司已经普及使用 JoyCoder，我们可以拷贝相关需求及设计文档的信息给到 JoyCoder，让其生成测试用例，但在使用过程中有以下痛点：
1）仍需要多步人工操作：如复制粘贴文档，编写提示词，拷贝结果，保存用例等
2）响应时间久，结果不稳定：当需求或设计文档内容较大时，提示词太长或超出 token 限制
因此，我探索了基于 Langchain 与公司的提供的网关接口)使测试用例可以自动、快速、稳定生成的方法，效果如下：
（什么是 LangChain？ 它是一个开源框架，用于构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序。LLM 是基于大量数据预先训练的大型深度学习模型，可以生成对用户查询的响应，例如回答问题或根据基于文本的提示创建图像。LangChain 提供各种工具和抽象，以提高模型生成的信息的定制性、准确性和相关性。例如，开发人员可以使用 LangChain 组件来构建新的提示链或自定义现有模板。LangChain 还包括一些组件，可让 LLM 无需重新训练即可访问新的数据集。）
二 细节介绍
1 基于 Langchain 的测试用例生成方案
因 3 种方案使用场景不同，优缺点也可互补，故当前我将 3 种方式都实现了，提供大家按需调用。
2 实现细节
2.1 整体流程
2.2 技术细节说明
•pdf 内容解析： ：Langchain 支持多种文件格式的解析，如 csv、json、html、pdf 等，而 pdf 又有很多不同的库可以使用，本次我选择 PyMuPDF，它以功能全面且处理速度快为优势
•文件切割处理： 为了防止一次传入内容过多，容易导致大模型响应时间久或超出 token 限制，利用 Langchain 的文本切割器，将文件分为各个小文本的列表形式
•Memory 的使用： 大多数 LLM 模型都有一个会话接口，当我们使用接口调用大模型能力时，每一次的调用都是新的一次会话。如果我们想和大模型进行多轮的对话，而不必每次重复之前的上下文时，就需要一个 Memory 来记忆我们之前的对话内容。Memory 就是这样的一个模块，来帮助开发者可以快速的构建自己的应用“记忆”。本次我使用Langchain的ConversationBufferMemory与ConversationSummaryBufferMemory来实现，将需求文档和设计文档内容直接存入 Memory，可减少与大模型问答的次数（减少大模型网关调用次数），提高整体用例文件生成的速度。ConversationSummaryBufferMemory 主要是用在提取“摘要”信息的部分，它可以将将需求文档和设计文档内容进行归纳性总结后，再传给大模型
•向量数据库： 利用公司已有的向量数据库[测试环境 Vearch]，将文件存入。 在创建数据表时，需要了解向量数据库的检索模型及其对应的参数，目前支持六种类型，IVFPQ，HNSW，GPU，IVFFLAT，BINARYIVF，FLAT（详细区别和参数可点此链接），目前我选择了较为基础的 IVFFLAT--基于量化的索引，后续如果数据量太大或者需要处理图数据时再优化。另外 Langchain 也有很方便的vearch存储和查询的方法可以使用
2.3 代码框架及部分代码展示
代码框架：
代码示例：
def case_gen(prd_file_path, tdd_file_path, input_prompt, case_name): """ 用例生成的方法 参数: prd_file_path - prd文档路径 tdd_file_path - 技术设计文档路径 case_name - 待生成的测试用例名称 """ # 解析需求、设计相关文档, 输出的是document列表 prd_file = PDFParse(prd_file_path).load_pymupdf_split() tdd_file = PDFParse(tdd_file_path).load_pymupdf_split() empty_case = FilePath.read_file(FilePath.empty_case)
# 将需求、设计相关文档设置给memory作为llm的记忆信息 prompt = ChatPromptTemplate.from_messages( [ SystemMessage( content="You are a chatbot having a conversation with a human." ), # The persistent system prompt MessagesPlaceholder( variable_name="chat_history" ), # Where the memory will be stored. HumanMessagePromptTemplate.from_template( "{human_input}" ), # Where the human input will injected ] ) memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True) for prd in prd_file: memory.save_context({"input": prd.page_content}, {"output": "这是一段需求文档，后续输出测试用例需要"}) for tdd in tdd_file: memory.save_context({"input": tdd.page_content}, {"output": "这是一段技术设计文档，后续输出测试用例需要"})
# 调大模型生成测试用例 llm = LLMFactory.get_openai_factory().get_chat_llm() human_input = "作为软件测试开发专家，请根据以上的产品需求及技术设计信息，" + input_prompt + ",以markdown格式输出测试用例，用例模版是" + empty_case chain = LLMChain( llm=llm, prompt=prompt, verbose=True, memory=memory, ) output_raw = chain.invoke({'human_input': human_input})
# 保存输出的用例内容，markdown格式 file_path = FilePath.out_file + case_name + ".md" with open(file_path, 'w') as file: file.write(output_raw.get('text'))
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def case_gen_by_vector(prd_file_path, tdd_file_path, input_prompt, table_name, case_name): """ !!!当文本超级大时，防止token不够，通过向量数据库，搜出某一部分的内容，生成局部的测试用例，细节更准确一些!!! 参数: prd_file_path - prd文档路径 tdd_file_path - 技术设计文档路径 table_name - 向量数据库的表名，分业务存储，一般使用业务英文唯一标识的简称 case_name - 待生成的测试用例名称 """ # 解析需求、设计相关文档, 输出的是document列表 prd_file = PDFParse(prd_file_path).load_pymupdf_split() tdd_file = PDFParse(tdd_file_path).load_pymupdf_split() empty_case = FilePath.read_file(FilePath.empty_case) # 把文档存入向量数据库 docs = prd_file + tdd_file embedding_model = LLMFactory.get_openai_factory().get_embedding() router_url = ConfigParse(FilePath.config_file_path).get_vearch_router_server() vearch_cluster = Vearch.from_documents( docs, embedding_model, path_or_url=router_url, db_name="y_test_qa", table_name=table_name, flag=1, ) # 从向量数据库搜索相关内容 docs = vearch_cluster.similarity_search(query=input_prompt, k=1) content = docs[0].page_content
# 使用向量查询的相关信息给大模型生成用例 prompt_template = "作为软件测试开发专家，请根据产品需求技术设计中{input_prompt}的相关信息:{content},以markdown格式输出测试用例，用例模版是:{empty_case}" prompt = PromptTemplate( input_variables=["input_prompt", "content", "empty_case"], template=prompt_template ) llm = LLMFactory.get_openai_factory().get_chat_llm() chain = LLMChain( llm=llm, prompt=prompt, verbose=True ) output_raw = chain.invoke( {'input_prompt': input_prompt, 'content': content, 'empty_case': empty_case}) # 保存输出的用例内容，markdown格式 file_path = FilePath.out_file + case_name + ".md" with open(file_path, 'w') as file: file.write(output_raw.get('text'))
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三 效果展示
3.1 实际运用到需求/项目的效果
用例生成后是否真的能帮助我们节省用例设计的时间，是大家重点关注的，因此我随机在一个小型需求中进行了实验，此需求的 PRD 文档总字数 2000+，设计文档总字数 100+（因大部分是流程图），结果效率提升 50%。
本次利用大模型自动生成用例的优缺点：
优势：
•全面快速的进行了用例的逻辑点划分，协助测试分析理解需求及设计
•降低编写测试用例的时间，人工只需要进行内容确认和细节调整
•用例内容更加全面丰富，在用例评审时，待补充的点变少了，且可以有效防止漏测
•如测试人员仅负责一部分功能的测试，也可通过向量数据库搜索的形式，聚焦部分功能的生成
劣势：
•暂时没实现对流程图的理解，当文本描述较少时，生成内容有偏差
•对于有丰富经验的测试人员，自动生成用例的思路可能与自己习惯的思路不一致，需要自己再调整或适应
四 待解决问题及后续计划
1.对于 pdf 中的流程图（图片形式），实现了文字提取识别（langchain pdf 相关的方法支持了 ocr 识别），后续需要找到更适合解决图内容的解析、检索的方式。
2.生成用例只是测试提效的一小部分，后续需要尝试将大模型应用与日常测试过程，目前的想法有针对 diff 代码和服务器日志的分析来自动定位缺陷、基于模型驱动测试结合知识图谱实现的自动化测试等方向。
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