一 用例生成实践效果

在组内的日常工作安排中，持续优化测试技术、提高测试效率始终是重点任务。近期，我们在探索实践使用大模型生成测试用例，期望能够借助其强大的自然语言处理能力，自动化地生成更全面和高质量的测试用例。

当前，公司已经普及使用JoyCoder，我们可以拷贝相关需求及设计文档的信息给到JoyCoder，让其生成测试用例，但在使用过程中有以下痛点：

1）仍需要多步人工操作：如复制粘贴文档，编写提示词，拷贝结果，保存用例等

2）响应时间久，结果不稳定：当需求或设计文档内容较大时，提示词太长或超出token限制

因此，我探索了基于Langchain与公司现有平台使测试用例可以自动、快速、稳定生成的方法，效果如下：

用例生成效果对比	使用JoyCoder	基于Langchain自研
生成时长 （针对项目--文档内容较多）	·10~20分钟左右，需要多次人工操作 （先会有一个提示：根据您提供的需求文档，下面是一个Markdown格式的测试用例示例。由于文档内容比较多，我将提供一个概括性的测试用例模板，您可以根据实际需求进一步细化每个步骤。） ·内容太多时，报错：The maximum default token limit has been reached、UNKNOWN ERROR:Request timed out. This may be due to the server being overloaded，需要人工尝试输入多少内容合适	·5分钟左右自动生成 （通过摘要生成全部测试点后，再通过向量搜索的方式生成需要细化的用例） ·内容太多时，可根据token文本切割后再提供给大模型
生成时长 （针对普通小需求）	差别不大，1~5分钟
准确度	依赖提示词内容，差别不大，但自研时更方便给优化好的提示词固化下来

（什么是LangChain？ 它是一个开源框架，用于构建基于大型语言模型 （LLM）的应用程序。LLM 是基于大量数据预先训练的大型深度学习模型，可以生成对用户查询的响应，例如回答问题或根据基于文本的提示创建图像。LangChain 提供各种工具和抽象，以提高模型生成的信息的定制性、准确性和相关性。例如，开发人员可以使用 LangChain 组件来构建新的提示链或自定义现有模板。LangChain 还包括一些组件，可让 LLM 无需重新训练即可访问新的数据集。）

二 细节介绍

1 基于Langchain的测试用例生成方案

方案	优点	缺点	适用场景
方案1：将全部产品需求和研发设计文档给到大模型，自动生成用例	用例内容相对准确	不支持特大文档，容易超出token限制	普通规模的需求及设计
方案2：将全部产品需求和研发设计文档进行摘要后，将摘要信息给到大模型，自动生成用例	进行摘要后无需担心token问题	用例内容不准确，大部分都只能是概况性的点	特大规模的需求及设计
方案3：将全部产品需求和研发设计文档存入向量数据库，通过搜索相似内容， 自动生成某一部分的测试用例	用例内容更聚焦 无需担心token问题	不是全面的用例	仅对需求及设计中的某一部分进行用例生成

因3种方案使用场景不同，优缺点也可互补，故当前我将3种方式都实现了，提供大家按需调用。

2 实现细节

2.1 整体流程

2.2 技术细节说明

• pdf内容解析： ：Langchain支持多种文件格式的解析，如csv、json、html、pdf等，而pdf又有很多不同的库可以使用，本次我选择PyMuPDF，它以功能全面且处理速度快为优势

• 文件切割处理： 为了防止一次传入内容过多，容易导致大模型响应时间久或超出token限制，利用Langchain的文本切割器，将文件分为各个小文本的列表形式

• Memory的使用： 大多数 LLM 模型都有一个会话接口，当我们使用接口调用大模型能力时，每一次的调用都是新的一次会话。如果我们想和大模型进行多轮的对话，而不必每次重复之前的上下文时，就需要一个Memory来记忆我们之前的对话内容。Memory就是这样的一个模块，来帮助开发者可以快速的构建自己的应用“记忆”。本次我使用Langchain的ConversationBufferMemory与ConversationSummaryBufferMemory来实现，将需求文档和设计文档内容直接存入Memory，可减少与大模型问答的次数（减少大模型网关调用次数），提高整体用例文件生成的速度。ConversationSummaryBufferMemory主要是用在提取“摘要”信息的部分，它可以将将需求文档和设计文档内容进行归纳性总结后，再传给大模型

• 向量数据库： 利用公司已有的向量数据库 [测试环境Vearch]，将文件存入。 在创建数据表时，需要了解向量数据库的检索模型及其对应的参数，目前支持六种类型，IVFPQ，HNSW，GPU，IVFFLAT，BINARYIVF，FLAT（详细区别和参数可点此链接），目前我选择了较为基础的IVFFLAT--基于量化的索引，后续如果数据量太大或者需要处理图数据时再优化。另外Langchain也有很方便的vearch存储和查询的方法可以使用

2.3 代码框架及部分代码展示

代码框架：

代码示例：

def case_gen(prd_file_path, tdd_file_path, input_prompt, case_name):

"""

用例生成的方法

参数:

prd_file_path - prd文档路径

tdd_file_path - 技术设计文档路径

case_name - 待生成的测试用例名称

"""

# 解析需求、设计相关文档, 输出的是document列表

prd_file = PDFParse(prd_file_path).load_pymupdf_split()

tdd_file = PDFParse(tdd_file_path).load_pymupdf_split()

empty_case = FilePath.read_file(FilePath.empty_case)


# 将需求、设计相关文档设置给memory作为llm的记忆信息

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(

[

SystemMessage(

content="You are a chatbot having a conversation with a human."

), # The persistent system prompt

MessagesPlaceholder(

variable_name="chat_history"

), # Where the memory will be stored.

HumanMessagePromptTemplate.from_template(

"{human_input}"

), # Where the human input will injected

]

)

memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)

for prd in prd_file:

memory.save_context({"input": prd.page_content}, {"output": "这是一段需求文档，后续输出测试用例需要"})

for tdd in tdd_file:

memory.save_context({"input": tdd.page_content}, {"output": "这是一段技术设计文档，后续输出测试用例需要"})


# 调大模型生成测试用例

llm = LLMFactory.get_openai_factory().get_chat_llm()

human_input = "作为软件测试开发专家，请根据以上的产品需求及技术设计信息，" + input_prompt + ",以markdown格式输出测试用例，用例模版是" + empty_case

chain = LLMChain(

llm=llm,

prompt=prompt,

verbose=True,

memory=memory,

)

output_raw = chain.invoke({'human_input': human_input})


# 保存输出的用例内容，markdown格式

file_path = FilePath.out_file + case_name + ".md"

with open(file_path, 'w') as file:

file.write(output_raw.get('text'))

def case_gen_by_vector(prd_file_path, tdd_file_path, input_prompt, table_name, case_name):

"""

!!!当文本超级大时，防止token不够，通过向量数据库，搜出某一部分的内容，生成局部的测试用例，细节更准确一些!!!

参数:

prd_file_path - prd文档路径

tdd_file_path - 技术设计文档路径

table_name - 向量数据库的表名，分业务存储，一般使用业务英文唯一标识的简称

case_name - 待生成的测试用例名称

"""

# 解析需求、设计相关文档, 输出的是document列表

prd_file = PDFParse(prd_file_path).load_pymupdf_split()

tdd_file = PDFParse(tdd_file_path).load_pymupdf_split()

empty_case = FilePath.read_file(FilePath.empty_case)

# 把文档存入向量数据库

docs = prd_file + tdd_file

embedding_model = LLMFactory.get_openai_factory().get_embedding()

router_url = ConfigParse(FilePath.config_file_path).get_vearch_router_server()

vearch_cluster = Vearch.from_documents(

docs,

embedding_model,

path_or_url=router_url,

db_name="y_test_qa",

table_name=table_name,

flag=1,

)

# 从向量数据库搜索相关内容

docs = vearch_cluster.similarity_search(query=input_prompt, k=1)

content = docs[0].page_content


# 使用向量查询的相关信息给大模型生成用例

prompt_template = "作为软件测试开发专家，请根据产品需求技术设计中{input_prompt}的相关信息:{content},以markdown格式输出测试用例，用例模版是:{empty_case}"

prompt = PromptTemplate(

input_variables=["input_prompt", "content", "empty_case"],

template=prompt_template

)

llm = LLMFactory.get_openai_factory().get_chat_llm()

chain = LLMChain(

llm=llm,

prompt=prompt,

verbose=True

)

output_raw = chain.invoke(

{'input_prompt': input_prompt, 'content': content, 'empty_case': empty_case})

# 保存输出的用例内容，markdown格式

file_path = FilePath.out_file + case_name + ".md"

with open(file_path, 'w') as file:

file.write(output_raw.get('text'))

三 效果展示

3.1 实际运用到需求/项目的效果

用例生成后是否真的能帮助我们节省用例设计的时间，是大家重点关注的，因此我随机在一个小型需求中进行了实验，此需求的PRD文档总字数2363，设计文档总字数158（因大部分是流程图），结果如下：

用例设计环节，测试时间（人日）占用效果分析	可自动生成用例之前	可自动生成用例之后
分析需求&理解技术设计	0.5	0.25
与产研确认细节	0.25	0.25
设计及编写用例	1(39例)	0.5（45例=25例自动生成+20例人工修正/补充）
评审及用例差缺补漏	0.5	0.25
总计（效率提升****50% ）	2.5人日	1.25人日

本次利用大模型自动生成用例的优缺点：

优势：

• 全面快速的进行了用例的逻辑点划分，协助测试分析理解需求及设计

• 降低编写测试用例的时间，人工只需要进行内容确认和细节调整

• 用例内容更加全面丰富，在用例评审时，待补充的点变少了，且可以有效防止漏测

• 如测试人员仅负责一部分功能的测试，也可通过向量数据库搜索的形式，聚焦部分功能的生成

劣势：

• 暂时没实现对流程图的理解，当文本描述较少时，生成内容有偏差

• 对于有丰富经验的测试人员，自动生成用例的思路可能与自己习惯的思路不一致，需要自己再调整或适应

四 待解决问题及后续计划

1.对于pdf中的流程图（图片形式），实现了文字提取识别（langchain pdf相关的方法支持了ocr识别），后续需要找到更适合解决图内容的解析、检索的方式。

2.生成用例只是测试提效的一小部分，后续需要尝试将大模型应用与日常测试过程，目前的想法有针对diff代码和服务器日志的分析来自动定位缺陷、基于模型驱动测试结合知识图谱实现的自动化测试等方向。

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