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在软件开发过程中,测试是确保软件质量和性能的关键环节。传统的测试用例生成依赖于人工编写,这不仅耗时耗力,而且容易受到测试人员经验的限制。随着大模型的出现,这一局面正在被改变。
大模型能够生成测试用例(用于正向测试和负向测试的手动测试和自动化测试脚本)和测试数据(用于填充应用程序数据库或驱动动态测试用例的执行),测试完成后,大模型可以将测试结果总结成执行报告,并对发现的缺陷进行分析,提高软件测试团队的工作效率,最大限度地减少人工操作,并提高代码质量。
根据沙丘智库发布的《2024中国企业IT部门大模型应用场景评估报告》,测试用例和数据生成是当前对企业IT部门来说可以进行战略选择的大模型应用场景之一,具有较高的业务价值和技术可行性。
当前很多企业在探索大模型+智能测试时都将测试用例生成作为切入点,沙丘社区通过研究腾讯、字节跳动、优酷、荔枝集团等4家互联网企业测试用例生成场景的大模型实践,旨在为其他企业提供参考。
▎案例1:腾讯测试用例生成场景大模型实践
▎案例2:字节跳动基于大模型的单元测试用例自动生成实践
▎案例3:优酷基于大模型的测试用例生成实践
▎案例4:荔枝集团基于大模型的测试用例设计实践
荔枝集团面临测试用例编写效率低下和全面性不足的挑战,采用基于大模型的技术,通过标准化需求处理、向量库方案和测试平台建设,提升测试用例设计效率50%以上。实践证明,该方法有效提升了效率和用例采纳率,尤其是在中小型需求上表现更佳。
完整内容:荔枝集团基于大模型的测试用例设计实践
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