用大模型提取需求文档的关键测试点

用ChatGPT做软件测试

引言：需求文档中的测试点之“黄金提取”

在软件开发过程中，需求文档是软件测试的基石。它包含了系统功能、用户需求和业务规则的描述，决定了测试工作是否能够高效并准确地进行。然而，需求文档常常以自然语言、图表或其他非结构化形式呈现，这就给测试工程师带来了巨大的挑战。如何从复杂、冗长的文档中提取出关键的测试点，形成高效的测试用例，是软件质量保障中的一个核心问题。

近年来，大语言模型（LLM）的快速发展，为这一问题的解决提供了新的视角与技术手段。通过自然语言处理（NLP）技术，AI可以从需求文档中自动提取出关键的测试点，极大地提高了测试工作的效率和准确性。那么，如何利用大模型来提取需求文档中的关键测试点？它背后有哪些技术挑战和潜力？本文将从AI技术的角度，深入探讨这个问题。

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一、大模型如何理解需求文档？

1. 需求文档的特点

需求文档通常以自然语言描述产品的功能、约束、性能标准以及用户交互方式。这些文档的特点包括：

• 模糊性：需求文档常包含模糊的描述，如“快速响应”或“用户友好”，这种模糊性使得测试人员难以准确提取测试点。

• 复杂性：涉及多个功能模块、不同用户角色和复杂的业务规则，如何从中提取出每个功能的测试点是一个难题。

• 不一致性：需求文档可能存在矛盾或遗漏，这给测试用例的设计带来了挑战。

2. 大语言模型的作用

大语言模型，如GPT-4、文心一言、通义千问等，凭借其在自然语言处理上的优势，能够在需求文档中实现以下功能：

• 语义理解：能够理解文本中的语义信息，识别文档中的关键实体，如功能模块、操作步骤、业务规则等。

• 关系抽取：能够识别文档中的逻辑关系和条件约束，如“如果用户已登录，则允许上传文件”。

• 上下文推理：根据上下文推理出需求中隐含的逻辑和测试点，例如从“用户输入密码错误5次”推断出“锁定账户”的测试点。

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二、AI在提取需求文档关键测试点中的应用

1. 自动提取功能点和操作步骤

在需求文档中，功能点通常与具体的操作步骤密切相关。通过大语言模型，可以自动化地从文档中提取出这些信息，并生成清晰的测试点。例如：

示例需求：

“用户登录系统时，输入正确的用户名和密码后，系统应允许用户进入个人主页。若输入错误，系统应提示‘用户名或密码错误’。”

提取出的测试点：

• 功能点：用户登录。

• 测试步骤：输入用户名、输入密码、点击登录。

• 期望结果：如果输入正确，用户进入个人主页；如果输入错误，提示‘用户名或密码错误’。

2. 提取业务规则与边界条件

大模型可以通过自然语言处理技术从需求文档中提取出重要的业务规则和边界条件，这些规则和条件通常决定了系统的行为，并且直接影响到测试用例的设计。例如：

示例需求：

“购物车中的商品数量不能超过50件。若超过50件，系统应提示‘商品数量超限’。”

提取出的测试点：

• 业务规则：购物车商品数量不能超过50件。

• 测试步骤：向购物车添加商品。

• 期望结果：当商品数量超过50件时，系统提示‘商品数量超限’。

3. 自动识别复杂条件与多分支路径

需求文档中往往包含复杂的条件逻辑和多分支路径，而这些逻辑恰恰是测试覆盖的重点。大模型能够识别这些复杂条件，并自动生成对应的测试点。例如：

示例需求：

“若用户选择支付方式为信用卡，并且卡内余额不足，系统应提示‘余额不足’，并要求用户重新选择支付方式。若余额足够，则完成支付。”

提取出的测试点：

• 功能点：支付流程。

• 测试步骤：选择支付方式，输入信用卡信息，验证余额。

• 期望结果：余额不足时，提示‘余额不足’；余额足够时，完成支付。

4. 识别异常与负面测试点

除了常规的正向测试用例，需求文档中的异常处理和负面测试点同样需要被识别。AI可以帮助测试人员识别这些隐藏在文档中的异常路径和风险点，确保全面覆盖。例如：

示例需求：

“若用户输入非法字符或超过最大字符限制，系统应提示‘输入无效’。”

提取出的测试点：

• 功能点：输入验证。

• 测试步骤：输入非法字符或超长文本。

• 期望结果：系统提示‘输入无效’。

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三、技术挑战与解决方案

虽然大语言模型在需求文档分析中展现了强大的能力，但在实际应用中，仍面临一些挑战：

1. 文本模糊性与歧义性

需求文档中的表述常常存在模糊或歧义，AI可能无法准确理解其中的含义。例如，“系统应该快速响应”中的“快速”没有明确的定义，AI难以判断其准确的测试标准。

解决方案：通过结合领域知识和用户提供的上下文信息，结合模型训练与微调，减少歧义。

2. 复杂业务逻辑的推理

对于一些复杂的业务逻辑，AI的推理能力可能会有所欠缺，尤其是在涉及多个条件和状态转换的情况下，模型可能无法正确识别所有关键测试点。

解决方案：结合规则引擎和模型推理，通过分层抽象和多阶段处理，提升模型的推理能力。

3. 需求变化与动态更新

在敏捷开发中，需求文档经常发生变化，AI系统需要能够适应这些变化，并实时更新测试点。

解决方案：将AI系统与持续集成（CI）和持续测试（CT）流程相结合，确保AI能够随时根据最新的需求文档生成测试点。

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四、展望：智能化需求分析与测试的未来

随着大语言模型的不断发展和应用，需求文档的分析与测试点提取将进入一个智能化的新时代。AI将不再是辅助工具，而是成为“自动化测试生成”的核心引擎之一，帮助测试人员从海量的需求中快速、准确地提取出关键的测试点，构建出全面的测试覆盖方案。

未来，AI将与传统的测试工程师形成更紧密的协作关系，共同推动软件测试的自动化、智能化发展。通过与AI的结合，测试工程师不仅可以从重复繁琐的工作中解放出来，更可以将精力集中在测试策略、风险评估和结果分析等更具价值的任务上。

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五、结语：迈向智能化测试的新时代

大模型在需求文档分析中的应用，标志着软件测试领域进入了一个新的时代。从需求到测试点的智能提取，既是技术革新的产物，也是软件开发效率提升的必然趋势。随着AI技术的不断发展，未来的测试将更加高效、智能和全面，软件质量保障的工作将不再是孤军奋战，而是与AI协同作战，共同推动行业的进步。