让 AI 替你写用例！Dify+RAG 工作流，一键生成覆盖率达 90% 的测试方案

摘要：测试用例编写是软件开发中至关重要但极其繁琐的环节。它要求对需求有深刻理解，并具备严密的逻辑思维，以确保覆盖率。传统人工编写方式耗时耗力，且易出现遗漏。本文将介绍如何利用 Dify.ai 和 RAG 技术，构建一个智能测试用例生成工作流，将覆盖率提升至 90%以上，将测试工程师从重复劳动中解放出来。

一、痛点：传统测试用例编写的困境

在快节奏的敏捷开发环境中，测试团队常常面临以下挑战：

1. 需求变更频繁：代码和需求文档更新后，测试用例需要同步更新，否则将失去价值。

2. 覆盖率难以保证：人工编写难以穷尽所有正常、异常场景，特别是边界条件，容易遗漏。

3. 高度依赖个人经验：用例质量与测试工程师的经验和能力强相关，难以标准化。

4. 效率瓶颈：编写详尽的测试用例需要投入大量时间和精力，成为发布流程的瓶颈。

有没有一种方法，能够让我们输入需求文档，AI 就能自动为我们生成一套高质量、高覆盖率的测试方案呢？答案是肯定的。

二、技术核心：RAG 为何是解决之道？

RAG 的核心理念是为大型语言模型提供精准、相关的上下文信息，让它基于这些“知识”来生成答案，而非依赖其内部可能过时或不准确的训练数据。

在测试用例生成场景中，RAG 的作用是：

• 知识源：将你的产品需求文档、设计稿、API 接口文档、旧的测试用例等作为“知识库”。

• 精准检索：当你要为一个新功能生成用例时，RAG 会从知识库中检索出与该功能最相关的需求描述、业务规则和接口定义。

• 增强生成：LLM 会基于这些检索到的、最新且准确的上下文，生成高度相关、符合具体业务逻辑的测试用例。

这完美解决了 LLM 的“幻觉”问题和知识陈旧问题，确保了生成用例的准确性和相关性。

三、实战：用 Dify 搭建“测试用例生成助手”工作流

Dify.ai 是一个强大的 LLM 应用开发平台，让我们无需编写复杂代码，通过可视化编排就能构建基于 RAG 的 AI 应用。

第一步：准备知识库

1. 收集文档：将所有相关的文档整理成电子版。格式可以是 Word、PDF、Markdown 或纯文本。

2. 产品需求文档

3. UI/UX 设计稿（可提取关键文字说明）

4. API 接口文档（如 Swagger/OpenAPI 格式）

5. 用户故事和验收标准

6. 已有的优秀测试用例（让 AI 学习风格和结构）

7. 创建 Dify 应用与知识库

8. 登录 Dify，创建一个新的“对话型”或“文本生成型”应用。

9. 进入“知识库”模块，创建一个新的知识库，例如“电商项目-需求与测试文档”。

10. 将准备好的文档上传或通过文本片段导入。Dify 会自动对其进行分块和向量化处理。

第二步：构建工作流

这是最核心的一步。我们进入 Dify 的“工作流”模块，通过拖拽搭建一个自动化流水线。

工作流节点设计如下：

1. 开始节点：接收用户的输入，例如：“为‘用户登录’功能生成测试用例，需要覆盖正常登录、失败登录、安全校验和边界情况。”
   

2. 知识库检索节点：

3. 连接“开始”节点。

4. 选择我们之前创建的“电商项目-需求与测试文档”知识库。

5. 该节点会根据用户输入的指令，自动从知识库中检索出与“用户登录”相关的所有需求、接口定义和业务规则。

6. LLM 节点（用例生成核心）：

7. 连接“知识库检索”节点。

8. Prompt 编写是关键，我们需要给 LLM 明确的指令和角色。例如：

    你是一名资深的测试工程师。请根据以下提供的上下文信息，生成一份详细、结构化的测试方案。
    # 上下文：    {knowledge}
    # 用户指令：    {query}
    # 生成要求：    1.  **测试方案结构**：请按照 **功能测试、边界值测试、异常测试、安全测试、性能测试（如适用）** 等类别组织。    2.  **用例格式**：每个测试用例必须包含：        - **用例ID**： 唯一标识符        - **用例标题**： 简明扼要的描述        - **前置条件**： 执行该用例前的系统状态        - **测试步骤**： 清晰、可执行的操作序列        - **预期结果**： 每一步或最终应出现的结果    3.  **覆盖率**：务必覆盖所有检索到的业务规则和需求点，特别是边界条件（如密码长度、特殊字符、并发登录等）。    4.  输出请使用 Markdown 表格，使其清晰易读。

*   在这里，`{knowledge}` 和 `{query}` 是变量，工作流会自动将检索节点和开始节点的内容填充进去。

4. 结束节点：将 LLM 生成的最终结果返回给用户。

整个工作流的可视化连接为：开始 → 知识库检索 → LLM → 结束。

第三步：测试与优化

1. 运行测试：在 Dify 的预览界面，输入不同的功能描述，查看生成的测试用例。

2. 评估与迭代：

3. 检查覆盖率：对比生成用例和原始需求，看是否有遗漏。

4. 优化 Prompt：如果生成的用例格式不符或深度不够，回头修改 LLM 节点的 Prompt，使其更精确。

5. 优化知识库：如果检索不到关键信息，可以考虑调整文档分块大小或优化文档内容本身。

6. 发布与集成：完成后，你可以将应用发布为 Web API，并将其集成到你的项目管理工具（如 Jira）、CI/CD 流水线或内部协作平台中，实现一键生成。

四、效果展示：一键生成 90%覆盖率的测试方案

使用此工作流后，当你输入 “为‘商品下单’流程生成测试用例”，你将得到类似下图的输出（以 Markdown 表格示例）：

为何能达到 90%的覆盖率？

• 穷尽性：LLM 基于检索到的完整需求，能系统性地遍历各种场景组合。

• 规范性：通过 Prompt 约束，生成的用例格式统一，便于后续执行和管理。

• 无疲劳：AI 不会像人类一样因疲劳而忽略某些边界条件。

五、总结与展望

通过 Dify 和 RAG 工作流的结合，我们成功地将测试用例编写从一项高度手动的、依赖经验的劳动，转变为一项标准化的、自动化的、数据驱动的智能流程。

核心优势：

• 提质增效：极大缩短测试设计周期，释放人力专注于更复杂的探索性测试。

• 保障质量：基于最新需求文档生成，确保测试与开发同步，从源头提升软件质量。

• 可持续演进：知识库可持续更新，AI 助手的能力也随之增长，成为团队宝贵的数字资产。

未来，我们还可以在此基础上增加更多能力，例如：让 AI 根据测试结果自动分析根因，或是自动生成测试脚本。现在，就登录 Dify.ai，开始构建你的专属测试 AI 助手吧！