基于LangChain手工测试用例生成工具

最新推荐文章于 2025-03-17 15:02:22 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-17 15:02:22 发布
· 843 阅读 · 14 ·
版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#langchain #测试用例 #语言模型 #大数据 #人工智能 #自然语言处理 #gpt

在编写测试用例的过程中，测试工程师会通过需求文档，研发的概要设计等信息编写测试用例，测试用例的输出格式常常为思维导图或者excel等数据信息。

在以上的流程中，一个测试工程师可以根据比较详细的需求文档以及研发的概要设计输出对应的测试点，以及测试用例。而如果和人工智能进行结合的话，人工智能代替的工作就是测试工程师目前的位置。

实践演练
需求说明

接下来，则通过一个小实战练习完成整个流程，以下为某个产品的需求文档。

实战要完成具体的操作为，根据对应的需求文档，生成一个思维导图。

实现思路

完整代码
from langchain_community.document_loaders import TextLoader``from langchain_community.vectorstores.faiss import FAISS``from langchain_core.tools import tool
最低0.47元/天 解锁文章
AGI八零后
关注
【智能体AI Agent开发框架】基于LangChain手工测试用例生成工具
python全栈
12-16 3212
在编写测试用例的过程中，测试工程师会通过需求文档，研发的概要设计等信息编写测试用例，测试用例的输出格式常常为思维导图或者excel等数据信息。在以上的流程中，一个测试工程师可以根据比较详细的需求文档以及研发的概要设计输出对应的测试点，以及测试用例。而如果和人工智能进行结合的话，人工智能代替的工作就是测试工程师目前的位置。
基于 LangChain 手工测试用例转 Web 自动化测试生成工具
python全栈
12-22 1288
在传统编写 Web 自动化测试用例的过程中，基本都是需要测试工程师，根据功能测试用例转换为自动化测试的用例。市面上自动生成 Web 或 App 自动化测试用例的产品无非也都是通过录制的方式，获取操作人的行为操作，从而记录测试用例。整个过程类似于但是通常录制出来的用例可用性、可维护性都不强，而且依然需要人手工介入录制的过程。在 LLM 问世之后，我们便在探索，是否有第二种可能性，由大模型执行功能测试用例，生成自动化测试用例？
智能数据测试实战：DeepSeek+LangChain+DeepDiff打造自动化测试数据比对工具
software_test010的博客
03-17 353
通过DeepSeek+LangChain+DeepDiff的组合应用，我们成功构建了一个高效的自动化测试数据比对工具。该工具解决了传统数据对比中的诸多难题，大大提高了测试工程师的工作效率。未来，我们将继续优化任务流程、拓展工具功能，以适应更多复杂的测试场景，助力测试工程师的工作提效。
大模型入门指南：基本技术原理与应用
陆业聪
04-07 3048
本文探讨了大型神经网络模型的基本技术原理，包括深度神经网络、激活函数、损失函数、优化算法、正则化和模型结构等，并讨论了预训练与微调、模型压缩与加速、解释性与可解释性、隐私与安全等关键议题，旨在帮助读者更好地理解和利用大模型来解决实际问题。
放弃评测大模型，普林斯顿大学已经开始评估Prompt了，提出Prompt评估框架
2401_85373898的博客
07-08 1526
这篇论文具有一个有趣的结论，在实际的 Prompt 工程之中有时简单的 Prompt 生成方式有时也会取得良好的性能，在 Few-shot 的设置之中，任务无关的方法会表现出更好的性能，而一些自动生成 Prompt 的方法则往往会缺乏竞争力，无法享受 Prompt 对模型性能带来的提升。读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。
大模型入门基础-基本概念介绍
xiangxueerfei的博客
06-11 1366
人类的语言是由文字构成，语言的含义也是由单词构成的，即单词是含义的最小单位。因此，为了让计算机理解自然语言，寻找数字表示的方法是第一步。⾃然语⾔是⽤来表达⼈脑思维的复杂系统。在这个系统中，词是意义的基本单元。顾名思义，词向量是⽤于表⽰单词意义的向量，并且还可以被认为是单词的特征向量或表⽰。将单词映射到实向量的技术称为词嵌⼊。
大模型简介
Mark_Australia的博客
07-02 1793
大模型简介
AI热潮席卷而来，零门槛理解什么是大模型
2401_82469710的博客
04-17 940
如今AI热潮席卷而来，深度学习、神经网络等名词也或多或少的映入每个人的眼帘，然而，面对这些逼格满满又苦大仇深的专业词汇，我们作为一个没有接触过的普通人，往往会有隔离与疏远感。
特约专栏丨孙茂松教授——自然语言处理一瞥：知往鉴今瞻未来
人工智能学家
03-04 738
来源：中国人工智能学会文 ：孙茂松人类语言（即自然语言）的重要性无论怎么讲都不为过。社会生物学之父爱德华·威尔逊曾说过：“语言是继真核细胞之后最伟大的进化成就”。科普畅销书《信息简史》的作...
【10分钟完成】简单入手，Coze接入微信，完全免费！（无代码）
taoismimortal的博客
01-18 3293
简单入手，Coze接入微信，完全免费！支持多平台：抖音，飞书，豆包等等·~
从零开始搭建一个PyTorch模型
自己在学习过程中的总结
07-24 1284
为了更好的理解PyTorch模型的架构，本文使用手写数字识别的例子，从零开始一步步搭建一个标准的前馈神经网络。1.神经网络的搭建思路？2.模型搭建流程2.1加载数据集2.2定义模型（搭建网络结构）2.3创建三个对象（模型本身、优化器、损失函数）2.4模型训练2.5模型测试3.手写数字识别可执行代码
大模型入门学习：一分钟了解大模型的基础概念知识
2401_85375186的博客
10-21 1545
一、大模型的组成部分大模型通常指规模巨大、参数数量众多的机器学习模型，尤其在深度学习领域，这种模型一般由以下几个关键部分组成：1.神经网络架构：大模型的基础是复杂且多层次的神经网络架构，如深度前馈神经网络（包括但不限于卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、Transformer等）。2.海量参数：参数规模是衡量模型“大小”的关键指标，大模型往往拥有数百万甚至数十亿级别的参数。这些参数包括各个神经元之间的权重以及可能存在的偏置项。
pytorch模型创建
weixin_58458535的博客
06-11 584
1.行并行就是把权重A按照行分割成两部分，为了保证运算，把输入X。
使用Pytorch搭建模型
AAI666666的博客
12-31 1292
本来是只用Tenorflow的，但是因为TF有些Numpy特性并不支持，比如对数组使用列表进行切片，所以只能转战Pytorch了（pytorch是支持的）。
AI大佬吴恩达+OpenAI团队编写：面向大模型入门者的 LLM CookBook 汉化版
Y525698136的博客
06-15 728
AI大佬吴恩达+OpenAI团队编写：面向大模型入门者的 LLM CookBook 汉化版
Pytorch中模型构建
qq_42138662的博客
01-05 521
一.模型构建 Pytorch中模型均问类Module的子类的实例,一个特定的网络层是一个Module子类的实例,而整个网络也是一个Module子类的实例,例子如下: 构建一个LeNet网络 net = LeNet(classes=2) 实际上这一步是使用Module类的子类LeNet构建了一个LeNet类net,LeNet类则由我们自己定义(这里Pytorch库已经帮我们定义好了,但我们自己搭建网络的时候需要自己定义,这个定义过程就是构建网络的过程) LeNet类的定义 class LeNet(nn.Mo
【保姆级教程】5分钟上手 Coze 自建插件，把 AI 接入个人微信
u010522887的专栏
08-21 3577
通过 Coze 自建插件，把 AI 接入个人微信
pytorch构建模型方法
flying_ant2018的博客
06-01 186
here
PyTorch-模型建立
weixin_43328816的博客
04-13 3146
Fashion-MNIST数据集介绍 数据是深度学习的主要组成部分，让我们的神经网络从数据中学习是我们的任务。 了解一个数据集需要知道的一些知识？ 谁创建了数据集？ 数据集是如何创建的？ 使用了哪些转换？ 数据集有什么目的？ 可能的意外后果？ 数据集有偏见吗？ 数据集是否存在道德问题？ 什么是MNIST？ MNIST数据集是美国国家标准与技术研究所（National Institute of Standards and Technology）修改后的数据库，是一个著名的手写数字数据集，通常用于培训机器学
测试用例生成工具
最新发布
05-13
<think>好的，我现在需要帮用户推荐测试用例生成工具。根据用户的问题，他们正在寻找这类工具，可能用于提高测试效率，处理复杂的参数组合等情况。首先，我应该回顾用户提供的引用内容，看看有哪些工具被提到过。 引用1提到了ALLPAIRS，这是一个用于组合测试的工具，可以自动设计实验，生成少量但有效的测试用例。用户提到它适用于处理大量数据组合的情况，这对测试软件功能组合的相互影响很有帮助。这个工具应该是一个不错的推荐。 引用2提到接口测试用例生成工具中的用例集组装层，通过预配置的用例集生成参数组合。这看起来像是针对接口测试的工具，能够根据规则自动生成正向和反向用例。可能适合需要详细接口测试的用户，但具体的工具名称没有明确给出，可能需要进一步确认是否有具体的工具示例，不过根据引用内容，可能是指某个内部或特定工具，这里可能需要谨慎处理。 引用3提到了基于LangChain的手工测试用例生成工具，但看起来更多是学习笔记中的内容，可能涉及自动化或AI生成测试用例的方法。不过具体工具名称没有明确，可能LangChain本身是一个框架，可以用来构建测试生成工具，但用户可能需要技术背景来使用它。 引用4提到了PairwiseTesting工具，支持多种输出格式如csv、txt、json、xml。这应该是一个专门实现Pairwise/All-pairs测试方法的工具，能够高效生成覆盖所有参数两两组合的用例，减少用例数量。这也是一个重要的推荐点。 接下来，我需要整理这些信息，确保每个推荐的工具都有对应的引用支持，并且描述其特点和应用场景。用户可能需要不同类型的工具，比如组合测试、接口测试、基于AI的生成等，因此分类推荐会更清晰。 需要注意的是，用户可能不了解这些工具的具体适用场景，所以需要简要说明每个工具的优势。例如，ALLPAIRS适合参数组合复杂的场景，PairwiseTesting支持多格式输出，接口测试工具适合API测试，而基于AI的如ChatGPT适合自然语言生成用例。 另外，用户可能希望知道如何选择工具，所以最后给出选择建议，根据不同的测试需求来推荐对应的工具类型。同时，确保回答结构清晰，分点列出，每个工具的名称、特点、应用场景和引用来源明确。 最后检查是否符合用户的要求：使用中文，行内公式正确（虽然这个问题可能不涉及数学公式，但保持格式正确），没有使用markdown，引用标识正确添加。可能还需要生成相关问题，如工具比较、实施步骤、选择依据等，帮助用户进一步了解。</think>根据测试场景和技术需求的不同，测试用例生成工具可分为以下几类，结合行业实践为您推荐以下工具： --- ### 一、组合测试工具（适用于参数组合优化） 1. **ALLPAIRS** - 特点：基于正交实验法生成最小化测试用例集，覆盖所有参数两两组合[^1] - 输出示例： ```plaintext OS | Browser | Network Windows | Chrome | 4G iOS | Firefox | WiFi ``` - 应用场景：配置项超过5个的复杂系统（如电商平台支付流程） 2. **PairwiseTesting** - 特点：支持csv/txt/json/xml多格式输出，提供可视化参数配置界面[^4] - 典型输出结构： ```json {"TestCaseID":1,"Parameters":{"Resolution":"1920x1080","OS":"Android12"}} ``` --- ### 二、接口测试专用工具 1. **用例集组装工具** - 实现原理：通过预定义规则自动生成正向/反向用例[^2] - 示例：对手机号参数生成边界值测试 ```python # 生成11位有效号码 generate_case(phone="13812345678", expected=True) # 生成10位无效号码 generate_case(phone="1381234567", expected=False) ``` - 推荐工具：Postman（带动态变量功能）、Apifox --- ### 三、AI驱动的新型工具 1. **基于LangChain的用例生成** - 优势：通过自然语言描述自动生成测试场景[^3] - 输入示例： > "用户登录功能，包含用户名、密码、验证码" - 输出结果： $$ \begin{cases} \text{用例1：正确用户名+正确密码+正确验证码} \\ \text{用例2：空用户名+错误密码+过期验证码} \end{cases} $$ 2. **ChatGPT应用** - 提示词示例： ```markdown 请为购物车功能设计测试用例，需覆盖： - 商品数量修改 - 跨店铺优惠叠加 - 库存不足场景 ``` --- ### 四、选择建议 1. **简单功能测试** → Excel模板+边界值分析法 2. **多参数组合系统** → ALLPAIRS/PICT（微软开源工具） 3. **接口自动化测试** → Postman+Newman/JMeter 4. **探索性测试** → MindMap工具（XMind）+AI辅助生成 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值