PromptPex项目中测试生成机制的优化实践
在PromptPex项目的开发过程中，我们遇到了一个关于测试生成的重要技术问题：当处理art-prompt和shakespeare等复杂样本时，系统虽然能成功生成逆向规则文件，但经常无法为这些逆向规则生成对应的测试用例。经过深入分析，我们发现这是由大语言模型在生成测试时的token限制导致的系统性瓶颈。
问题本质分析
测试生成过程实际上包含两个关键部分：
- 测试用例的生成
- 预期输出的生成
当系统尝试一次性生成多个测试用例及其预期输出时，很容易达到模型的token输出上限。特别是在处理复杂规则时，每个测试用例的描述和预期输出都会消耗大量token空间，导致模型无法完整生成所有需要的测试内容。
解决方案演进
我们探索了多种技术方案来解决这一限制：
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输出token窗口扩展：直接增加maxOutputToken参数虽然简单，但会显著提高计算成本，不是最优解。
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分离生成过程：将测试生成与预期输出生成分阶段进行，先确保所有测试用例生成完毕，再补充预期输出。这种方法虽然理论上可行，但增加了流程复杂度。
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批处理生成策略：将测试生成任务拆分为多个批次，逐步累积完整的测试套件。这种方案保持了生成的完整性，但需要设计精巧的批处理机制。
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预期输出省略：考虑到项目中实际上并不使用预期输出，直接省略这部分内容可以大幅节省token消耗。
最终技术实现
经过实践验证，我们采用了迭代式重试机制作为核心解决方案。该机制的工作流程如下：
- 系统首先尝试完整生成所有测试用例
- 当检测到测试用例缺失时，自动触发重试流程
- 重试时优先保证测试用例的完整性，必要时舍弃预期输出
- 通过多次迭代逐步补全测试套件
这种方案既保证了测试覆盖率，又避免了不必要的资源浪费。特别是在处理逆向规则测试时，系统现在能够可靠地生成完整的测试套件，显著提升了测试有效性。
经验总结
这个案例给我们带来了重要的技术启示：
- 大语言模型在实际应用中需要考虑token限制的边界条件
- 生成式AI的产出质量控制需要设计合理的验证和补偿机制
- 在工程实践中，有时简单的重试机制比复杂的架构改造更有效
- 明确区分必需和非必需输出可以显著提升系统可靠性
这一优化不仅解决了当前问题，也为PromptPex项目后续处理类似场景提供了可复用的技术模式。未来我们将继续完善这一机制，使其能够自适应不同复杂度的测试生成需求。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
