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RAGflow+AI,开启智能测试需求分析新纪元。 核心内容: 1. RAGflow引擎深度解析非结构化数据,提升信息提取效率 2. 详细指南:RAGflow的安装、配置及文档上传流程 3. 集成第三方AI服务,实现自动生成测试用例的智能解决方案
RAGflow是一款功能强大的开源检索增强生成(RAG)引擎,它基于深度文档理解技术,能够从各种复杂格式的非结构化数据中精准提取关键信息。该引擎支持多种异构数据源,结合了大型语言模型和嵌入表示技术,为用户提供准确可靠的回答和有理有据的引用。
RAGflow的安装相对简便,以下是具体步骤:
环境准备:
拉取RAGflow Docker镜像:
打开终端或命令行界面,执行以下命令从Docker Hub拉取RAGflow镜像:
docker pull infiniflow/ragflow
运行RAGflow容器:
使用以下命令启动RAGflow容器,并指定端口映射(假设映射到8080端口):
docker run -d -p 8080:8080 --name ragflow infiniflow/ragflow
启动后,可通过浏览器访问http://localhost:8080
以使用RAGflow的Web界面。
RAGflow通过API上传需求文档并建立知识库:
准备需求文档:
将需求文档整理为JSON、Markdown、PDF等格式,确保内容清晰、准确。
调用上传接口:
import requests
# RAGflow的上传接口URL(需要根据实际情况修改)
upload_url = 'http://localhost:8080/api/documents/upload'
file_path = '/path/to/your/document.pdf'
headers = {'Content-Type': 'multipart/form-data'}
response = requests.post(upload_url, headers=headers, files={'file': open(file_path, 'rb')})
if response.status_code == 200:
upload_result = response.json()
print(upload_result)
else:
print(f"文件上传失败,状态码:{response.status_code}")
print(response.text)
将/path/to/your/document.pdf
替换为实际文档路径。RAGflow将解析文档内容,并自动分类存储。
验证上传结果:
通过RAGflow的Web界面或API接口验证文档是否成功上传至知识库。
虽然RAGflow本身不直接提供AI生成测试用例的功能,但可以将其与第三方AI服务集成,实现测试用例的自动生成。以下是通过接口调用AI生成测试场景的步骤:
准备需求描述:
通过接口从RAGflow知识库中提取需求描述,作为AI服务的输入。
调用AI服务接口:
使用HTTP POST请求调用AI服务的接口,将需求描述作为输入,请求生成测试用例:
import openai
import requests
# 设置OpenAI API密钥
openai.api_key = 'your_openai_api_key'
# 从RAGflow获取需求描述(示例,实际应调用RAGflow API)
ragflow_url = 'http://localhost:8080/api/requirements/{requirement_id}'
requirement_id = 'your_requirement_id'
response = requests.get(ragflow_url.format(requirement_id=requirement_id))
requirement_desc = response.json()['description']
# 构造输入给AI的prompt
prompt = f"根据以下需求描述,生成测试用例:\n{requirement_desc}"
# 调用OpenAI GPT-3生成测试用例
completion = openai.Completion.create(
engine="davinci",
prompt=prompt,
max_tokens=150,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7,
)
# 打印生成的测试用例
print(completion.choices[0].text)
注意:上述代码仅为示例,实际使用时需根据OpenAI API文档调整,并需通过RAGflow API获取实际的需求描述。
整合测试用例:
将AI生成的测试用例整合至测试计划中,并根据实际需要进行调整和补充。
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