AI在测试领域的应用介绍

1. AI生成测试用例的现状与发展

在当前AI技术蓬勃发展的背景下，如何将人工智能有效应用于测试工作仍然是许多测试从业者面临的挑战。

目前AI技术已在多个测试领域展现出应用潜力，特别是在单元测试、接口测试和测试用例设计方面。

本文将重点探讨AI在功能测试用例设计中的具体应用，并提供详细的操作步骤说明，使读者能够快速上手实践。

2. 实现方式概述

使用AI生成测试用例主要有两种实现途径：

• 通过Dify等AI应用平台实现

• 自行调用AI模型的API接口开发

本文将详细介绍使用Dify平台实现的完整流程。该方案的核心功能包括：利用AI生成测试用例后，通过调用接口将生成的用例自动添加到测试用例管理系统中。

准备工作

1. 环境搭建

• docker部署dify: 

  https://docs.dify.ai/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/docker-compose

• 源码部署dify: 

  https://docs.dify.ai/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/local-source-code

2. 数据准备：

需求文档和自己公司使用的测试用例管理工具的API接口，通过接口把用例添加到平台中。

搭建测试用例助手

1. 创建应用

创建空白应用，ChatFlow

2. 起个名字：测试用例助手，点击创建

•  可以到我的个人号：atstudy-js，看完整版内容

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3. 编排工作流

开始：开始节点不用修改，主要管理sys.query的变量，是用户输入的内容，后面给大模型进行用例设计使用。

LLM：需要选择自己的模型，需要配置好对应的key,模型的参数一般不用调整，如果生成的达不到要求可以调整一下温度的配置。

System里面需要添加提示词，提示词使用下面的模式进行编写，RTGO模式。

RTGO提示语结构

定义人的角色：

• 经验丰富的数据分析师

• 具备十年销售经验的SaaS系统商务

Task（任务）

具体任务描述：

• 写一份关于XXX活动的小红书直接文案

• 写一份关于XX事件的舆论分析报告

（XX活动/事件相关背景信息如下……）

Goal（目标）

期望达成什么目标效果：

• 通过该文案吸引潜在客户，促成消费……

• 通过该报告为相关企业管理者提供……策略支撑

Objective（操作要求）

字数要求、段落结构、用词风格、内容要点、输出格式……

根据上面的模型开始写提示词：

• 角色：软件测试工程师

• 任务：根据需求编写测试用例

• 目标：测试用例要规范，专业，覆盖住需求

• 操作要求：

  每条用例输出格式：都包含前置条件，用例标题，操作步骤，预期结果。使用中文输出。

User那里不用修改，使用默认的就好

HTTP请求：如果要添加到用例库需要这个步骤，否则可以不加这个步骤。

点击LLM后面的+号,弹出的页面点击HTTP请求，然后输入自己的域名、url、参数等。

Case使用上一个LLM生成的结果变量的数据

如果HTTP请求的数据格式不是自己接口所定义的，需要在LLM中修改提示词，满足自己的格式要求，举个例子:

在LLM里面的提示词增加下面的要求

4. 生成用例结果输出格式为

[{"title":"用例名称1","precondition":"前置条件1","steps":[{"desc": "操作步骤1","expected": "预期结果1"}]},{"title":"用例名称2","precondition":"前置条件2","steps":[{"desc": "操作步骤2","expected": "预期结果2"}]}]

这样就可以按照自己接口定义的格式输出内容，然后调用HTTP请求把生成的测试用例添加到测试用例库中了。

直接回复：使用LLM节点返回的数据就可以

最后完整的节点是这样的

助手的调试

1. 单个节点：选中节点，点击三角按钮

2. 整体：点击预览按钮，输入需要测试的内容就可以了。

优化与改进

01

生成准确度优化

(1) 提示词优化策略

• 根据实际业务需求不断调整提示词

• 增加领域专业术语

• 明确优先级和重点覆盖范围

(2) 执行方案优化

• 对于大规模需求，采用分批生成策略

• 实现异步执行机制，避免接口超时

• 增加重试机制和异常处理

02

性能优化措施

• 精简工作流节点路径

• 优化API调用效率

• 实现结果缓存机制

• 考虑分布式执行方案

应用总结与展望

1. 当前应用效果评估

目前AI生成测试用例的技术已经能够满足以下场景需求：

• 常规功能点的测试用例生成

• 标准业务流程的测试覆盖

• 基础异常场景的测试设计

2. 局限性分析

对于以下复杂场景，AI生成仍存在挑战：

• 高度依赖业务上下文的需求

• 复杂系统交互场景

• 需要深度业务理解的异常流程

3. 未来发展方向

• 结合知识图谱增强业务理解能力

• 集成自动化测试脚本生成

• 实现测试用例的智能维护和更新

• 开发测试覆盖率的智能评估功能

通过本文介绍的方法，测试团队可以快速建立AI辅助的测试用例生成体系，显著提升测试设计效率，同时保证测试用例的专业性和规范性。

随着AI技术的不断发展，其在软件测试领域的应用深度和广度将持续扩展。