本地的 ChromaDB 配合千问（Qwen）模型生成测试用例，其核心技术逻辑依然是 RAG（检索增强生成）。简单来说，这个过程就像是给一个博学但不了解你公司细节的实习生（千问模型），配了一本实时更新的项目百科全书（ChromaDB）。当你要生成测试用例时，系统会先让 ChromaDB 从“百科全书”里找出和当前需求最相关的几页，然后把这几页内容连同你的指令一起交给千问模型，让它据此写出精准的测试用例。以下是这套系统运作的具体技术流程说明：

第一阶段：知识准备（建立“百科全书”）

在生成用例之前，你需要先让 ChromaDB “读”完你们项目的资料。这一步通常只需要做一次，或者在需求变更时更新。

1. 数据收集：收集与测试相关的资料，例如：
   • PRD 文档（产品需求文档）
   • API 接口文档（Swagger/Postman JSON 或 Markdown）
   • 历史测试用例库
   • 数据库设计文档（ER 图或 Schema）
2. 文本分割（Splitting）：将这些长文档切分成一个个小的文本块（Chunks）。比如把一个 10 页的 PRD 切成 50 个段落。
3. 向量化（Embedding）：
   • 调用一个嵌入模型（Embedding Model，千问通常配套使用 text-embedding-v1 或开源的 BGE 等），将每个文本块转换成一串长长的数字（向量）。
   • 这串数字代表了这段文字的“语义”。
4. 存入 ChromaDB：将这些“文本块 + 向量”存入本地的 ChromaDB 数据库中。此时，数据库就建立好了索引，随时准备被检索。

 第二阶段：生成测试用例（“查资料 + 写作业”）

当你输入一个新的需求（例如：“为用户登录接口生成测试用例”）时，系统开始运作：

 1. 检索（Retrieval）—— “去书里找答案”

• 用户输入：你输入需求：“用户登录需要校验手机号格式和密码长度”。
• 向量化查询：系统同样使用嵌入模型，将你的这句需求转换成向量。
• 相似度搜索：ChromaDB 接收到这个向量后，会在数据库中进行“扫库”，计算你输入的需求与数据库中所有文本块的“语义距离”。
• 返回上下文：找出最相关的 3-5 个文本块。例如：
  • 文本块 A：“手机号必须是 11 位，且以 1 开头。”
  • 文本块 B：“密码长度限制为 6-20 位。”
  • 文本块 C：“错误尝试 5 次后锁定账户。”

 2. 增强（Augmentation）—— “把资料摊在桌上”

• 系统将刚才检索到的“相关文本块”（A、B、C）和你的原始指令拼接在一起，形成一个新的、信息量巨大的“超级提示词（Prompt）”。

3. 生成（Generation）—— “千问写用例”

• 调用千问模型：将上面拼接好的“超级提示词”发送给千问大模型（可能是本地部署的 Qwen-7B/14B，也可能是云端的 API）。
• 模型推理：千问模型读取了这些具体的业务规则（上下文），结合它自身学到的通用测试方法论（如等价类划分、边界值分析），开始推理。
• 输出结果：生成结构化的测试用例。

具体效果对比示例

如果没有 ChromaDB（纯千问模型）：

• 输入：“生成登录测试用例”
• 输出：千问会根据它训练数据里的通用登录逻辑生成用例。它可能会猜手机号是 11 位，但也可能猜错，或者不知道你们特有的“锁定规则”。这叫“幻觉”风险。

有 ChromaDB（RAG 模式）：

• 输入：“生成登录测试用例”，同时 ChromaDB 检索出：“手机号 11 位”、“密码 6-20 位”、“5 次锁定”。
• 输出：千问生成的用例会严格遵守这些规则。
  • 用例1：输入 10 位手机号，预期结果：提示格式错误。
  • 用例2：连续输错 5 次密码，预期结果：账户锁定。

技术实现的关键代码逻辑（伪代码）

如果你是在开发这个工具，核心逻辑如下：

import chromadb
from openai import OpenAI # 这里可以是千问的兼容接口

# 1. 初始化 ChromaDB 客户端
client = chromadb.PersistentClient(path="/path/to/your/test_knowledge_db")
collection = client.get_collection("prd_documents")

# 2. 用户输入的需求
user_requirement = "请为用户注册接口生成测试用例，要求包含边界值和异常场景。"

# 3. 在 ChromaDB 中检索相关文档
results = collection.query(
    query_texts=[user_requirement],
    n_results=5  # 检索最相关的5个片段
)
# 提取出检索到的文本
retrieved_docs = "\n".join(results['documents'])

# 4. 构建给千问模型的 Prompt
final_prompt = f"""
你是一名资深测试工程师。请根据以下【参考知识】和【测试需求】生成测试用例。

【参考知识】（来自 ChromaDB）：
{retrieved_docs}

【测试需求】：
{user_requirement}

【要求】：
- 覆盖正常流、异常流、边界值。
- 输出格式为 Markdown 表格。
"""

# 5. 调用千问模型
qwen_client = OpenAI(
    api_key="your_qwen_api_key",
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" # 千问兼容OpenAI的接口
)

response = qwen_client.chat.completions.create(
    model="qwen-plus", # 或者你本地部署的 qwen-7b-chat
    messages=[{"role": "user", "content": final_prompt}]
)

# 6. 输出生成的测试用例
print(response.choices.message.content)

总结

ChromaDB 的作用是解决千问模型的“知识滞后”和“知识不匹配”问题。它确保了模型生成的测试用例是基于你们最新的、私有的业务逻辑，而不是凭空想象的。