在软件测试过程中，缺陷管理和快速定位是测试工程师的重要任务。随着测试周期的推进，测试团队会积累大量的缺陷记录，这些记录可能包括缺陷描述、日志、错误信息、解决方案等。然而，快速定位相似缺陷或历史记录，避免重复分析和报告，是测试效率的关键。

以下是基于 DeepSeek 的缺陷快速定位场景扩展及其实现示例代码。

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场景背景

测试工程师面临的主要问题包括：

1. 缺陷数量庞大：随着项目迭代，缺陷数量逐渐增加，快速搜索相关记录变得困难。
2. 重复缺陷分析：常会遇到重复或相似的缺陷，工程师需要耗费时间分析是否为新问题。
3. 缺陷分类不明确：缺陷可能涉及多个模块或功能，难以通过简单的关键词定位。
4. 日志堆积如山：测试日志中的错误信息复杂，手动排查效率低下。

DeepSeek 的解决方案：

• 通过语义搜索和模糊匹配功能，DeepSeek 能够快速定位历史缺陷记录。
• 自动推荐相似问题，帮助工程师快速判断问题是否已经存在。
• 整合日志和错误信息，快速找到相关缺陷及解决方案。

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DeepSeek 实践：缺陷快速定位代码示例

以下示例展示如何使用 DeepSeek 搜索缺陷记录，推荐相似问题，并结合日志信息辅助问题排查。

1. 构建缺陷记录库

测试团队需要将缺陷记录组织为统一的格式，以便 DeepSeek 索引和搜索。以下是一个 JSON 格式的缺陷记录示例：

[
  {
    "id": "DEF001",
    "title": "支付接口超时",
    "description": "支付接口在高并发场景下出现超时错误。",
    "error_log": "TimeoutError: Connection to payment gateway timed out.",
    "module": "支付模块",
    "tags": ["支付", "接口", "超时", "高并发"],
    "solution": "优化支付接口的超时设置，增加重试机制。",
    "status": "已解决"
  },
  {
    "id": "DEF002",
    "title": "登录功能密码错误提示不正确",
    "description": "输入错误密码时，系统未正确提示，返回了通用错误信息。",
    "error_log": "InvalidPasswordError: The password provided is incorrect.",
    "module": "登录模块",
    "tags": ["登录", "用户体验", "错误提示"],
    "solution": "修正错误提示逻辑，根据错误类型返回对应提示。",
    "status": "已解决"
  }
]

将此数据保存为 defects.json，供 DeepSeek 使用。

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2. 配置和索引缺陷库

创建 DeepSeek 的配置文件 config.yaml，指定缺陷记录路径和索引存储路径：

# config.yaml
model: "bert-base-uncased"          # 使用的语义搜索模型
data_path: "./defects.json"         # 缺陷记录的路径
index_path: "./index"               # 索引存储路径
gpu: false                          # 是否使用 GPU

索引构建代码

运行以下代码构建缺陷记录索引：

from deepseek import DeepSeek

# 初始化 DeepSeek
config_path = "config.yaml"
deepseek = DeepSeek(config_path=config_path)

# 构建索引
print("正在构建缺陷记录索引...")
deepseek.build_index()
print("索引构建完成！")

此代码会根据 defects.json 中的缺陷数据构建索引，方便后续的搜索操作。

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3. 查询缺陷记录

测试工程师可以通过自然语言描述或错误日志查询缺陷记录。以下是实现查询的示例代码：

import json

# 查询缺陷记录
def query_defects(query_text):
    """
    调用 DeepSeek 查询缺陷记录
    """
    response = deepseek.query(query_text)
    return response

# 示例查询：支付接口超时相关缺陷
query_text = "支付接口超时错误"
results = query_defects(query_text)

# 输出查询结果
print("查询结果：")
for result in results:
    print(f"缺陷 ID: {result['id']}")
    print(f"标题: {result['title']}")
    print(f"描述: {result['description']}")
    print(f"解决方案: {result['solution']}")
    print("-" * 50)

示例输出

对于查询 支付接口超时错误，DeepSeek 返回的结果可能如下：

查询结果：
缺陷 ID: DEF001
标题: 支付接口超时
描述: 支付接口在高并发场景下出现超时错误。
解决方案: 优化支付接口的超时设置，增加重试机制。
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4. 推荐相似缺陷

DeepSeek 支持相似问题推荐功能，可帮助测试工程师快速发现历史上相关的缺陷记录。

相似缺陷查询代码

def query_similar_defects(query_text):
    """
    查询相似缺陷记录
    """
    similar_results = deepseek.query_similar(query_text, top_k=3)  # 返回最相关的 3 个缺陷
    return similar_results

# 示例查询：相似问题
query_text = "支付接口连接失败"
similar_results = query_similar_defects(query_text)

# 输出推荐结果
print("推荐的相似缺陷：")
for result in similar_results:
    print(f"缺陷 ID: {result['id']}")
    print(f"标题: {result['title']}")
    print(f"描述: {result['description']}")
    print(f"解决方案: {result['solution']}")
    print("-" * 50)

示例输出

对于查询 支付接口连接失败，DeepSeek 推荐的相似缺陷可能如下：

推荐的相似缺陷：
缺陷 ID: DEF001
标题: 支付接口超时
描述: 支付接口在高并发场景下出现超时错误。
解决方案: 优化支付接口的超时设置，增加重试机制。
--------------------------------------------------

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5. 日志辅助问题排查

DeepSeek 还可以通过错误日志快速定位相关缺陷。以下是日志查询示例代码：

def query_by_error_log(error_log):
    """
    根据错误日志查询相关缺陷
    """
    response = deepseek.query(error_log)
    return response

# 示例：根据错误日志查询缺陷
error_log = "TimeoutError: Connection to payment gateway timed out."
log_results = query_by_error_log(error_log)

# 输出查询结果
print("根据日志查询的缺陷：")
for result in log_results:
    print(f"缺陷 ID: {result['id']}")
    print(f"标题: {result['title']}")
    print(f"描述: {result['description']}")
    print(f"解决方案: {result['solution']}")
    print("-" * 50)

示例输出

对于输入错误日志 TimeoutError: Connection to payment gateway timed out.，DeepSeek 返回的结果可能如下：

根据日志查询的缺陷：
缺陷 ID: DEF001
标题: 支付接口超时
描述: 支付接口在高并发场景下出现超时错误。
解决方案: 优化支付接口的超时设置，增加重试机制。
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实际效果与价值

通过上述方法，DeepSeek 可以显著提升缺陷快速定位的效率：

1. 快速查找缺陷：支持通过关键词、语义或日志快速检索缺陷，避免重复分析。
2. 相似问题推荐：快速判断缺陷是否为历史问题，减少重复报告。
3. 日志辅助排查：结合日志信息，快速定位相关缺陷及其解决方案。
4. 提升团队效率：构建统一的缺陷知识库，支持团队成员共享经验。

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总结

在缺陷快速定位场景中，DeepSeek 的语义搜索功能帮助测试工程师快速找到历史缺陷记录，并通过相似问题推荐和日志查询功能，减少重复劳动，加速问题排查。通过此实践示例，测试团队可以轻松部署和使用 DeepSeek，显著提升工作效率和缺陷管理能力。