测试专用大模型训练

目标：
构建需求→上线的全链路智能测试流程，从两个维度，进行智能化测试平台的建设：测试效率提升和测试质量跃迁，训练出具备测试知识问答、单元测试用例生成、功能测试用例生成、UI自动化用例生成、历史缺陷分析、测试策略动态调整等能力的专用大模型，最终释放人力和推动软件质量从“事后验证”向“事前预防”转型。

执行方案：
1.选用适配项目的LLM作为基座。
2.训练数据构建：
需求数据：隐私数据训练需通过联邦学习实现跨团队模型训练。
风险数据：隐私数据训练需通过联邦学习实现跨团队模型训练。
用例数据：打通XX用例管理平台，自动导入用例并标注“核心链路”标签。
代码数据：内部代码库、其他代码库等等。
3.训练数据处理：
降噪清洗：规则引擎过滤冗余格式，孤立森林算法剔除低质用例。
特征工程：按照业务优先级+技术复杂度，以及要覆盖的范围，形成监督指标，防止训练跑
偏。
增量学习：每日同步新增的数据和新的业务场景。
4.测试专用模型训练（关键节点，待完善）：
a）优化提示工程
将提示词从one/few/zero-shot升级为“思维链”方案，显式引导路径规划、参数补全、断言生成
的完整推理链条。
b）多轮蒸馏优化
预训练通用测试模型→业务场景微调专用模型，通过“通用→领域→场景”多层知识迁移，压缩
模型参数规模，提升推理速度。
c）多模态输入融合
将需求文档、Swagger接口契约、UI原型图等转化为统一向量，通过跨模态注意力机制增强业
务理解。
d）RAG检索增强技术
构建测试的垂直领域的知识图谱，如XX业务规则、历史项目的缺陷bug等，基于Milvus等向量
数据库实时检索上下文，解决模型“幻觉”问题，例如智能XX会员购买测试时，能自动关联其他
项目出现的bug以供参考。

测试专用模型的落地应用以及预期价值：
1.需求分析阶段：
需求文档智能审查：检查需求描述的完整性、矛盾点，在需求产出阶段进行严格审查，减少
需求评审次数和讨论时间。
2. 技术设计评审阶段：
测试方案生成：根据新增代码或者全量代码、技术架构图自动生成端到端测试策略。
冒烟用例生成：在产品需求上传，代码全部提交送测时触发用例生成，联动Junit/Pytest执行
并同步报告.
3. 编码开发阶段：
代码缺陷预测：分析代码的提交历史，标记高风险模块，如前后代码逻辑不一致等。
自动化修复建议：结合静态分析工具生成修复代码，如如空指针异常处理建议、无限循环不释
放资源等。
4. 测试设计/执行阶段：
可测性评估：基于历史缺陷bug等数据，预测需求中存在的潜在风险模块。
测试数据建模：基于需求文档、业务规则，自定义的数据生成规则、约束条件等，结合定制化
的Prompt模板，生成相应的测试数据。
测试分析：根据业务迭代的历史文档、本次的需求文档等内容自动生成测试要点、测试流程图
等，辅助测试人员提供测试设计思路。
测试用例生成：根据以上信息，结合提交代码的接口规范生成测试用例，包括主流程功能用
例、边界值用例、异常流用例（非法输入，sql诸如等），同时生成标准的用例格式。
自动化脚本生成： 涉及到多模态融合，结合业内的成功案例，尝试进行自动化测试的智能
化，如输入自然语言描述或者批量上传被测页面图片，输出Selenium/Playwright脚本，即结合
图像识别（CV）验证UI渲染异常。
缺陷根因定位：结合日志、接口调用链和代码提交记录，构建缺陷传原因定位机制，推测问题
出现位置，快速定位并修复。
5.复盘优化：
项目或者需求上线后，第一时间将增量数据作为样本和知识库，给到大模型进行训练提升。

挑战：
需要具备对AI模型训练和微调的能力，转型为AI训练师，专注提示工程与结果校验能力。