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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


Deepseek + Cherry-Studio 个人知识库管理&提效同质用例复用生成

发布日期:2025-03-13 13:30:51 浏览次数: 1584 来源:质量管理的那些年
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掌握知识管理与测试用例生成的高效工具,提升个人与团队工作效率。

核心内容:
1. 个人知识库搭建与资料管理痛点分析
2. Deepseek与Cherry-Studio结合的预期目标与优势
3. 实现高效知识管理和测试用例生成的详细方案

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

一、痛点

1.1 知识管理视角

我们在工作和生活中,积累了大量的文档、代码、笔记。
如果没有一个统一的存储和检索系统,这些资料容易变得杂乱无章,查找起来费时费力

1.2 测试工程师视角

TO B企业,如进一步分析测试人员用例编写的工作,不难发现存在两种场景:

  1. 同质化项目用例生成
  2. 定制化项目用例生成

通过 Deepseek + Python 我们工程化优化了定制化项目用例生成的相关人工操作过程(需求提炼、API调用、Prompt、文档导出)Deepseek API工程调用,提效测试用例生成

那对于同质化项目用例生成,如何利用历史测试用例、历史需求文档,推荐或自动生成相关测试用例呢?

二、预期实现目标

通过结合Deepseek + Cherry-Studio,预期实现以下目标:

知识管理视角:

  1. 搭建自己的个人知识库,实现本地上传文档,量化知识库,通过智能助手快速回复。
  2. 集中管理:将所有资料统一存储,避免散落各处。

  3. 快速检索:通过智能搜索,快速定位你需要的信息。

  4. 高效学习:通过结构化存储,提升学习和工作效率。


测试工程师视角:

  1. 智能生成测试用例:基于当前需求文档和历史测试用例、历史需求文档,推荐或自动生成相关测试场景;
  2. 提高测试覆盖率:利用Deepseek的内置知识储备、语义搜索,避免遗边界条件、异常测试、质量特性覆盖等用例;
  3. 减少重复劳动:复用已有用例并结合需求文档生成新的测试用例;
  4. 降低维护成本:构建测试用例库,支持高效查询复用;


三、方案实现

3.1 Deepseek + Cherry-Studio 提效解决方案

  • 模型选择:少走三十年弯路,选择当下最热门,效率最高的Deepseek模型(有满血版R1 免费API和本地部署版本可选)
  • 向量知识库:选择Cherry-Studio ,相对AnythingLLM,搭建更为便捷

Deepseek提供强大的语义搜索和知识推荐能力,结合 Cherry-Studio 本地向量化知识库, 实现以下功能:

  1. 内部需求、测试用例资产向量化
  2. 提供需求提炼内容,生成基础用例
  3. 基于向量知识库,复用已有用例,补充新用例

3.2 数据准备

准备内部的需求、测试用例资产

3.3 Deepseek + Cherry-Studio 本地向量知识库搭建

3.3.1 下载安装 Cherry-Studio (最新版)

  • https://cherry-ai.com/download.html
  • 选择安装目录安装即可。

3.3.2 注册硅基流动账号(薅免费满血Deepseek R1 API)

DeepSeek本地化部署,笔者自己电脑 运行14b 大模型很卡,建议直接薅免费,新用户注册即送2000万Tokens。

服务注册

SiliconFlow, Accelerate AGI to Benefit Humanity【硅基流动】:https://siliconflow.cn/zh-cn/


生成密钥

3.3.3 配置硅基流动API 密钥 和 deepseek-ai/DeepSeek-R1 模型


3.3.4 增加嵌入模型

嵌入模型是把文字变成数字向量的模型。这是生成知识库的内核

例子:比如“苹果”这个词,嵌入模型会把它变成一个数字向量,比如 [0.1, 0.2, 0.3]。如果“苹果”和“水果”语义相近,它们的向量也会很接近,比如 [0.1, 0.2, 0.3] 和 [0.12, 0.21, 0.31]。这样,计算机就可以通过向量来理解它们的关系。


硅基流动查找模型


Cherry-Studio 添加模型

注:笔者当前使用免费的BAAI/bge-m3测试使用


3.3.5 新建知识库

3.3.6 组织资产向量化

3.3.7 添加助手并配置对应模型和预置Prompt

四、效果展示




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