AI大模型在测试领域应用案例拆解:大模型驱动接口测试的方法与实践

导语

接上一期,本次拆解案例来自于2024年QECon大会上海站。文末附资料获取方式。

测试和大模型落地走过的弯路

跳过前面的背景介绍,直接开始干货内容。首先是大模型应用4种技术的选择,以及在这几种技术选择过程中的一些弯路描述,这对我们后来者是非常有启发意义的。和上一期所说的一样,一定要结合自己公司的技术能力、资源投入和使用场景选择最合适的技术。
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“技术人该死的优越感”,大家还是要理智。这也是印证了我之前的说法,在做微调过程中需要投入大量的资源,等着微调模型上线后,才发现业界又出来了更好的通用模型,提示词工程加RAG才是现阶段比较合理的最佳实践。
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提示词工程

接下来就是提示词样例了,大家参考即可。这里面值得我们学习的是:在接口测试过程中最重要的就是接口参数的测试数据,而在生成接口测试用例的时候,可以进一步告诉模型基于什么样的测试用例设计方法,如“等价类方法”。这样可以帮助模型生成覆盖率更高的测试用例和测试数据。
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基于大模型接口测试实践

接下来给了一个基于大模型云服务的接口测试实践完整流程图,用的是智谱清言的API,目前也有多种线上免费模型可以使用,包括百度、阿里、腾讯等厂商。而现阶段最好的方式可能是私有化部署DeepSeek R1,从网上测试情况来看,32B的模型效果足够中小企业内部使用,当然有实力上满血的671B。
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方案中还给出了代码生成的部分,现在看起来有些多余,各家大模型早已实现直接输出代码。
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接口测试用例生成工程化

这里面再多说一句方案了没有提到的,实际上现在大多数企业都会有接口测试平台,而不再是使用简单的接口测试框架,这种情况下进行工程化集成才是最优解。具体来说可以参考以下界面进行实现,测试人员点击“智能生成用例”按钮,系统基于接口信息(可以进一步支持上传接口文档、测试人员文字输入)组织提示词,经过大模型生成对应的测试用例和测试数据,系统在拿到大模型输出后解析成平台可以识别的用例实体进行展示。测试人员可以清晰地查看用例参数,并支持编辑保存。在输出数量上,可以一次10条左右,测试人员直接进行选择性采纳,可以大大提升整体易用性。
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<think>好的,我现在需要向用户介绍“大模型控制浏览器”这个概念。首先,我得理解用户的问题到底是什么。用户可能想知道大模型如何浏览器结合,或者这样的技术有什么应用。接下来,我应该拆解这个主题,分步骤解释清楚。 首先,定义部分。大模型通常指像GPT-3、GPT-4这样的大型语言模型,它们具备强大的自然语言处理能力。控制浏览器可能是指通过模型生成的指令或代码来操作浏览器的行为,比如自动执行任务。我需要明确这两者的结合点在哪里。 然后,核心原理。这部分需要解释大模型如何生成控制指令,可能涉及到将自然语言转化为可执行的脚本,比如使用Selenium或Puppeteer这样的工具。同时,可能需要提到API接口,模型通过API浏览器交互,处理用户请求并执行操作。 接下来是应用场景。常见的例子包括自动化测试、数据抓取、网页自动化操作等。需要举具体的例子,比如自动填写表单、抓取动态内容,或者模拟用户点击。这些例子能让用户更好地理解实际用途。 技术挑战方面,可能需要考虑模型的准确性,生成的指令是否正确,以及浏览器的动态变化如何处理。比如,网页结构变化可能导致脚本失效,大模型需要具备一定的适应能力。此外,安全性和权限问题也很重要,确保自动化操作不会侵犯用户隐私或违反网站规则。 然后,实现方式。可能需要分步骤说明,比如用户输入指令,模型生成代码,调用浏览器驱动执行。这里可以提到具体的工具链,如结合LangChain、Selenium等框架。或者现有的平台,如Microsoft的Playwright是否支持大模型集成。 还要考虑当前的研究或应用实例。有没有公司或项目已经在做类似的事情?比如,某些自动化测试工具开始集成AI模型来生成测试用例,或者智能客服自动操作浏览器帮助用户解决问题。 潜在问题方面,用户可能担心可靠性和速度。大模型生成指令可能有延迟,执行效率如何?错误处理机制是否完善?比如,当模型生成的脚本无法正确定位页面元素时,系统如何反馈和修正。 最后,总结和未来展望。大模型控制浏览器可以提高自动化任务的智能化程度,降低使用门槛,让非技术人员也能通过自然语言指挥浏览器操作。未来可能结合更强大的AI代理,实现更复杂的任务自动化。 现在需要检查是否有遗漏的部分,比如是否需要区分不同类型的控制(直接注入脚本 vs 通过API间接控制),或者提到相关的伦理问题,比如自动化脚本被滥用的情况。此外,确保语言通俗易懂,避免过多技术术语,让不同背景的用户都能理解。 还要验证技术细节是否正确。例如,大模型生成JavaScript代码,然后通过浏览器控制工具执行,这个过程是否可行?可能需要查阅相关案例或文档,确保描述的准确性。如果有不确定的地方,应适当说明,避免误导用户。 最后,组织内容结构,按照定义、原理、应用、挑战、实现方式、实例、问题展望的顺序进行介绍,保持逻辑清晰。同时,注意使用用户可见层的要求,结构清晰,分步骤解答,确保回答真实可靠。</think>大模型控制浏览器是指利用大型语言模型(如GPT-4、PaLM等)的智能理解生成能力,结合自动化工具实现对浏览器的操作。以下是逐步解析: --- ### 1. **核心原理** - **自然语言转指令** 用户通过自然语言描述需求(如“打开知乎,搜索AI最新论文”),大模型将其解析为结构化操作步骤(如:`打开网页 → 输入关键词 → 点击搜索`)。 - **生成可执行代码** 大模型输出浏览器自动化脚本(如Python+Selenium或JavaScript+Puppeteer代码): ```python from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get("https://www.zhihu.com") search_box = driver.find_element_by_name("q") search_box.send_keys("AI最新论文") search_box.submit() ``` - **API交互控制** 部分框架(如Playwright)提供API,允许大模型通过调用接口直接操控浏览器行为。 --- ###
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