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RAGflow+AI:实现智能“测试需求分析师”

发布日期:2025-03-20 12:28:07 浏览次数: 1651 作者:东汉末年出bug
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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

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

RAGflow介绍 

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的安装与配置 

RAGflow的安装相对简便,以下是具体步骤:

环境准备

  • 确保系统已安装Docker。Docker简化了应用程序的部署、扩展和管理。

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。

上传需求文档,建立知识库 

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)

/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。

生成对应需求的测试场景 

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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