Microsoft PromptPex 项目中文本段落测试生成的优化实践

Microsoft PromptPex 项目中文本段落测试生成的优化实践

promptpex Prompt Exploration 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/promptpex

在软件开发过程中，自动化测试是保证代码质量的重要手段。微软的PromptPex项目作为一个创新的测试生成工具，利用大型语言模型来自动生成测试用例，极大地提高了测试效率。然而，在实际应用中，我们发现当输入为文本段落时，生成的测试用例存在一些不足，本文将深入分析这一问题及其解决方案。

问题背景

PromptPex项目通过调用GPT-4等大型语言模型，能够根据给定的规则自动生成测试用例。在文本段落处理的场景中，项目要求生成的HTML输出应包含至少3个段落标签（

）。但在实际运行中发现，模型生成的测试用例虽然技术上符合"段落"的定义，但内容过于简短，无法满足3个段落标签的要求。

技术分析

1. 测试生成机制：PromptPex采用批量生成的方式，一次性生成多个测试用例。这种方式虽然效率高，但对于复杂规则的处理可能不够精细。

2. 模型行为特点：大型语言模型在生成内容时倾向于简洁表达，特别是在批量生成场景下，容易产生简短的测试用例。

3. 规则符合性问题：生成的测试虽然语法正确，但未能完全满足业务规则要求，反映出测试生成逻辑与业务规则之间的匹配度需要提升。

解决方案

项目团队通过引入"testExpansions"特性解决了这一问题：

1. 单规则聚焦：改为每次只针对一个规则生成测试用例，提高生成精度。

2. 渐进式生成：采用逐个生成测试用例的方式，而非批量生成，确保每个测试用例都能充分满足规则要求。

3. 规则强化：在prompt中更明确地强调段落长度和标签数量的要求，引导模型生成更符合预期的测试用例。

实施效果

优化后的测试生成系统能够：

• 生成包含足够段落数量的测试用例
• 确保每个测试用例都严格符合业务规则
• 保持测试用例的多样性和有效性
• 提高测试覆盖率和代码质量

经验总结

这一优化过程为我们提供了宝贵的经验：

1. 自动化测试生成需要与具体业务规则紧密结合
2. 批量生成效率虽高，但有时需要牺牲生成质量
3. 针对特定场景的优化往往能带来显著效果
4. 持续监控和调整生成策略是保证测试质量的关键

PromptPex项目的这一优化实践展示了如何通过精细调整生成策略来解决自动化测试中的实际问题，为类似项目提供了有价值的参考。随着技术的不断发展，我们期待看到更多创新的测试生成方法和优化策略出现。

promptpex Prompt Exploration 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/promptpex