构建属于你的 AI 测试工具链，从零开始玩转LangChain开发框架 ！

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随着大语言模型的火爆，越来越多测试工程师开始思考：除了聊天，它还能为我的测试工作带来什么实质帮助？本文将带你从零入门 LangChain，掌握它如何与大模型协同工作，了解实现测试用例生成、日志分析、脚本生成等智能化测试场景。AI 不再只是“会说话”，而是真正能帮你“干活”的测试搭子！

一、什么是 LangChain？

什么是LangChain? 来自于官方的定义：

LangChain 是一个用来构建 LLM 驱动应用的开源框架

LangChain 是一个帮你快速构建 AI 应用的开发框架，尤其适合用来调用大语言模型（比如 GPT-4、文心一言、DeepSeek 等），并让它们能真正“干活”。

在 AI 大模型快速发展的时代，我们可以用它来帮我们“写测试用例”“分析缺陷日志”甚至“生成测试代码”。LangChain能够帮你把 AI 模型、文档资料、外部工具、接口服务等不同组件灵活拼起来，让 AI 能够自动完成任务，而不仅仅是聊天那么简单。

简单来说，LangChain 是一个帮助我们“更方便使用大语言模型”的开发工具包。它就像是一个拼装积木的工具箱，让我们可以把 AI 能力与各种数据源、接口、流程连接起来，快速搭建出实用的智能应用。

比如，你可以用 LangChain 做这些事情：

• 让 AI 帮你生成测试用例（只需要把需求文档喂进去）

• 和 AI 对话，回答“我们项目的接口测试规范是什么？”

• 让 AI 帮你分析大量缺陷日志，自动找出问题根因

官方文档：https://python.langchain.com/docs/introduction/

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二、LangChain 的核心模块

LangChain 像一个工具箱，里面有七种常见“工具模块”，初学者可以重点了解以下几个：

1、模型接口（Model I/O）

•  模型（Model）：对接不同的大语言模型（OpenAI、Ollama、DeepSeek 等），就像换不同的大脑。

• 提示模板（Prompt）：写给 AI 的问题“模板”，比如：“请用以下字段生成测试用例：{字段内容}”

• 输出解析器（Output Parsers）：把 AI 的回答转成结构化格式，方便程序读取和处理。

2、链（Chains）

• 把多个操作步骤串成一个流程，比如：读取文档 ➝ 提取信息 ➝ 输出用例。

• 支持自由组合、灵活搭建不同任务流程。

3、记忆（Memory）

• 保存对话上下文，让 AI 记住你前面说过的话。

• 适用于需要“连续对话”的场景。

4、代理（Agents）

• 让 AI 具备“自己决定该干嘛”的能力。

• 比如：你说“帮我写一个登录测试脚本”，它会自己决定先分析接口，再生成代码。

5、工具（Tools）

• 是 AI 可以调用的“外部工具”，比如搜索、接口请求、数据库查询等。

• Agent 模块会用它们来完成复杂任务。

6、检索器（Retrievers）

• 让 AI 能从你的文档中“找资料”。

• 这是做“RAG 智能问答”的关键部件。

7、文档加载器（Document Loaders）

• 把 PDF、Word、HTML 等文档“读”进来，供后续处理或问答使用。

总结一句话：LangChain 就是帮你把“大模型 + 数据 + 工具”拼成一个有用的应用流程。

三、LangChain 在软件测试中的典型玩法

场景一：自动生成测试用例

只要把需求文档或接口文档上传，LangChain 就能调用大模型生成格式化的测试用例（包括测试点、步骤、预期结果等）。

• 使用向量库存储文档（Chroma/FAISS）

• 使用链式流程提取并生成用例（LCEL）

场景二：根据自然语言生成自动化脚本

你只需说一句话，比如“帮我写一个登录功能的 Pytest 脚本”，LangChain 就能调用模型生成对应代码。

• LangChain Agents

• 调用 Code Interpreter 工具生成 Python 代码

场景三：缺陷分析和聚类

当你有成百上千条缺陷记录时，LangChain 可以帮你分析共性、分组、提炼总结。

• 向量化存储缺陷数据

• 调用 LLM 做聚类、标签归类和高频问题分析

场景四：智能日志分析

测试日志太多？找不到报错点？你可以把日志导入 LangChain，然后随时问它

• 分片日志 + 检索链问答

• 自动摘要重点异常

场景五：接口文档解析 ➝ 自动生成接口测试

• 自动读取 Swagger 或 Markdown 格式的接口文档，提取出字段、参数、方法等

• 生成测试用例模板和测试数据。

场景六：构建测试 Copilot 助手

为你的测试团队打造一个“能对话的知识专家”，随时回答测试技术问题：

• 构建私有知识库（上传文档）

• 构建 LangChain + RAG 问答系统

四、LangChain 安装与环境配置

第一步：安装 Miniconda（虚拟环境管理工具）

作用：让你创建干净独立的 Python 环境，不影响你电脑上的其它项目。

官网下载地址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

安装后，打开终端，输入：

conda --version     # 检查是否安装成功

第二步：创建并激活 LangChain 项目环境

conda create -n langchain python=3.10 -y
conda activate langchain

第三步：安装 LangChain 及相关依赖

pip install langchain==0.3.25
pip install langchain-openai==0.3.16
pip install langchain-deepseek==0.1.3
pip install langchain-ollama==0.3.2

五、如何调用不同模型（OpenAI / DeepSeek / 本地模型）

示例1：使用 OpenAI GPT​​​​​​​

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4",
    temperature=0.5,
    api_key="你的OpenAI密钥"
)
print(llm.invoke("写一个登录功能的接口测试用例"))

示例2：使用 DeepSeek 云服务模型​​​​​​​

from langchain_deepseek import ChatDeepSeek

llm = ChatDeepSeek(
    model="deepseek-chat",
    temperature=0.5,
    api_key="你的DeepSeek API Key"
)
print(llm.invoke("请生成一个接口自动化脚本"))

示例3：调用本地模型（Ollama）

Ollama 是一个本地模型运行平台，适合没有联网需求或需要数据私密的场景。

安装地址：https://ollama.com/download

ollama run deepseek-r1:1.5b    # 下载并运行模型

代码调用示例：​​​​​​​

from langchain_ollama import OllamaLLM

llm = OllamaLLM(
    model="deepseek-r1:1.5b",
    temperature=0.5,
    base_url="http://localhost:11434"
)
print(llm.invoke("简单介绍性能测试相关指标"))

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六、进阶封装技巧：统一模型调用工厂

为了避免在代码中硬编码 API Key 和 模型名称，我们可以用 .env 文件保存配置，用 llm_factory.py 封装调用逻辑。

目录结构：​​​​​​​

project/
├── .env               # 存放密钥与模型配置
├── llm_factory.py     # 模型统一调用工厂

.env 文件示例：​​​​​​​

LLM_PROVIDER=openai
OPENAI_API_KEY=sk-xxx
OPENAI_MODEL=gpt-4

llm_factory.py：​​​​​​​

from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from langchain_ollama import OllamaLLM
import os

load_dotenv()

def get_llm(temperature=0.5):
    provider = os.getenv("LLM_PROVIDER")

        if provider == "openai":
        return ChatOpenAI(
            api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
            model_name=os.getenv("OPENAI_MODEL"),
            temperature=temperature
        )
    elif provider == "deepseek":
        return ChatDeepSeek(
            api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"),
            model_name=os.getenv("DEEPSEEK_MODEL"),
            temperature=temperature
        )
    elif provider == "ollama":
        return OllamaLLM(
            model=os.getenv("OLLAMA_MODEL"),
            temperature=temperature
        )
    else:
        raise ValueError(f"不支持的模型类型: {provider}")

最后： 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】

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