AI 推理大模型 LLM 在软件测试领域的应用与最佳实践

最新推荐文章于 2025-05-01 09:58:01 发布
最新推荐文章于 2025-05-01 09:58:01 发布
阅读量391 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： AI人工智能与大数据 计算 AI大模型企业级应用开发实战 文章标签： 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/147523988

在这里插入图片描述

AI 推理大模型 LLM 在软件测试领域的应用与最佳实践

文章目录

1. 引言

软件测试一直是软件开发生命周期中至关重要但资源密集型的环节。随着大型语言模型(LLM)的快速发展，人工智能在软件测试领域正掀起一场革命。本文将深入探讨LLM在测试用例智能生成、自动化脚本构建和缺陷预测等方向的应用，以及相关的最佳实践。

2. LLM在软件测试中的核心价值

2.1 本质原理与解决的问题

维度 传统测试方法 LLM辅助测试
测试用例生成 人工设计，依赖经验 基于需求自动生成，覆盖更全面
自动化脚本 手动编写，维护成本高 自动生成与维护，降低技术门槛
缺陷预测 依赖历史数据和经验 通过代码理解预测潜在问题
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
AI 推理大模型 LLM 在软件测试中的应用与最佳实践
AI天才研究院
04-26 207
通俗理解：LLM 就像一位经验丰富的测试专家，不仅读懂了所有的技术文档和代码，还能根据经验预判可能出问题的地方，并自动写出测试方案和代码。LLM 会自动想到这些场景，并为每种情况写出详细的测试步骤和预期结果，就像一位测试专家在短时间内完成了大量的思考工作。：不只是指出问题，还会告诉你如何修复，就像医生不只是诊断疾病，还会开出处方。：就像新员工需要清晰的指导一样，给LLM提供结构化的提示和足够的上下文信息。：新员工的工作需要检查，LLM生成的测试也需要人工审核，特别是在关键项目中。
【软件测试】人工智能（AI）在软件测试领域的应用
weixin_46453070的博客
01-23 3117
AI在软件测试领域的应用使测试过程更加自动化、高效和智能。它可以帮助测试团队减轻负担，更快地识别和修复问题，最终提高软件的质量和可靠性。随着AI技术的不断进步，未来AI在软件测试领域的应用将更加广泛和深入。
人工智能AI在软件测试和质量效能中的实际应用
lindafang72的博客
10-27 9935
人工智能在软件测试中应用，介绍chatGPT在测试中的应用，还有多个AI驱动的测试工具。
AI技术在软件测试中的应用和实践
Gefangenes的博客
07-14 1522
本文将探讨AI技术在软件测试中的应用和实践，重点关注chatGPT如何根据测试工程师的提示词编写功能测试用例、接口测试用例、性能测试用例和自动化代码，并提供一些具体的示例。chatGPT可以从已有的接口文档中提取信息，并根据测试工程师的提示编写相关的接口测试用例。总体而言，AI技术在软件测试中的应用为测试团队提供了新的工具和方法，促进了测试流程的自动化和效率提升。chatGPT可以根据测试工程师提供的需求和场景，自动生成相应的测试脚本代码，以提高自动化测试的效率和准确性。
AI 在软件测试中的应用：从自动化到智能化的跨越
04-09 2723
比如自适应测试，现在的测试策略是固定的，未来 AI 能根据系统的变化，比如新功能上线、环境调整，自动调整测试策略，该重点测哪里、该用什么测试方法，都能动态优化，让测试更智能。这些工具利用机器学习，能自动适应界面元素的变化，比如按钮位置移动了，不需要修改脚本，自己就能识别；以前测试结束后，需要人工汇总结果，写详细的报告，现在 AI 自动分析测试数据，生成可视化的报告，比如用柱状图显示各模块的缺陷数量，用折线图展示测试覆盖率的变化，甚至能自动生成总结摘要，让团队成员快速了解测试状态，再也不用熬夜写报告了。
AI推理大模型LLM在测试领域的应用与最佳实践
AI天才研究院
04-26 178
大型语言模型正在深刻改变软件测试领域，为测试自动化、效率提升和质量保障带来革命性变化。显著提高测试效率和覆盖率减少重复性工作，专注于创造性测试活动提前发现潜在缺陷，降低修复成本实现更敏捷的测试流程，适应快速迭代开发然而，成功应用LLM测试解决方案需要平衡技术能力与实际需求，建立有效的人机协作模式，并持续优化实施策略。未来，随着LLM技术的不断进步，我们有理由相信测试领域将迎来更加智能、高效的新时代。本文通过深入分析LLM在测试领域的应用，为测试专业人员提供了全面的理解和实用指南。
AI在测试领域的应用与最佳实践
weixin_41194975的博客
02-06 3816
随着软件系统的日益复杂，传统的测试方法已经难以满足我们对测试效率和质量的要求。AI技术的出现，为软件测试领域带来了全新的变革。本文将深入探讨AI在测试领域的应用，分析其核心价值、关键技术实现、垂直场景解决方案、工程化落地最佳实践以及工业级解决方案剖析，并展望未来的发展趋势。
AI应用于软件测试的探讨
所寫即所思｜一个阿里质量人对测试的所感所悟。
02-28 1856
最近这段时间，随着OpenAi发布Sora，关注AI的同学估计都知道上面这张图，中美两大AI巨头(笑cry了）。当然本文不是聊这个段子，主要聊下AI在软件测试行业的应用与现状。不可否认，借助于AI辅助测试工程师做自动化测试是质量保证手段的趋势。由于AI、机器学习和神经网络是当前最热门的话题，大家似乎有一种“有了AI一切都会变得更好”的错误认知。但事实真的如此吗？
揭秘软件工程领域AI大模型自动化测试的应用模式
最新发布
软件工程实践的博客
05-01 897
本文旨在系统性地介绍AI大模型在软件自动化测试领域的应用模式和技术实现。我们将覆盖从基础概念到高级应用的完整知识体系，重点分析大模型如何赋能测试用例生成、缺陷预测和测试优化等关键环节。文章首先介绍背景和核心概念，然后深入技术原理和实现，接着展示实际案例和应用场景，最后讨论挑战和未来趋势。每个部分都包含详细的技术分析和实践指导。AI大模型：参数量超过十亿的深度学习模型，具有强大的泛化能力自动化测试：使用脚本和工具自动执行测试用例的过程测试用例生成：自动创建用于验证软件功能的输入和预期输出缺陷预测。
AI在软件测试行业中的应用
读书 行路 做人 成事
03-25 2789
例如，通过使用深度学习技术，可以实现更精确的图像识别和自然语言处理，从而提高自动化测试的准确性。AI可以通过学习软件的行为和模式，自动生成测试用例和测试脚本，减少手动设置和维护的工作量。6.实践和创新：跟踪最新的AI技术和软件测试趋势，在实际工作中尝试使用AI技术解决软件测试问题，积累经验，不断探索和创新。2.学习AI在软件测试中的应用：了解AI在软件测试中的应用案例，学习如何将AI技术应用到实际的测试工作中。3.测试用例生成：AI将进一步提高测试用例生成的自动化程度，减少人工干预，提高测试覆盖率和效率。
人工智能在软件测试领域的应用研究
qq_22967087的博客
06-14 5655
人工智能（AI）在软件测试领域的应用已经成为一个重要的研究方向，旨在提高软件测试的效率和质量。：随着技术的发展，传统的手动软件测试方法已经无法满足现代软件开发的需求。AI技术的引入，使得软件测试过程能够实现更高程度的自动化，从而提高测试的效率和准确性。：AI技术，特别是机器学习（ML），已被广泛应用于测试用例的生成、优化和评估中。这不仅可以减少人工参与的工作量，还能通过学习历史数据来预测潜在的问题，从而提前发现并修复错误。
浅析AI在测试中的应用
weixin_42654603的博客
10-28 2302
将AI应用到测试中，不仅可以实现测试用例的自动生成、测试执行的自动化，还可以对测试结果进行智能分析，生成详细的测试报告。这些应用能够大幅提高测试效率与质量，减轻测试人员的工作量，并使其更专注于设计测试方案和决定测试策略。随着AI技术的不断发展和完善，其在测试领域的应用前景将更加广阔。
软件测试最全AI 机器学习在测试中的应用_ai在软件测试中的应用，2024年最新OMG，2024年最新学它
2401_84141332的博客
05-13 1198
下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取**
好文推荐 | AI应用于软件测试的探讨!
伤心的辣条
03-22 1278
首先，我认为软件测试借助AI手段是不可避免的趋势，大家不应该担心它会抢走我们的工作，而应该接受它，把它当做一个工具，使我们的工作变得更容易。
人工智能在软件测试中的应用
开源优测
04-26 1740
随着人工智能技术的发展,AI在软件测试领域得到了广泛的应用与实践。人工智能可以帮助测试工程师自动执行重复性高的测试用例,分析大量测试结果进行预测,并自动生成测试报告与缺陷列表。这大大提高了测试效率,缩短了测试周期。一、测试用例的自动生成人工智能可以通过分析历史测试用例与结果,自动学习测试用例的模式与规律,然后生成新的测试用例。这可以规避测试用例的遗漏,扩充用例的覆盖面。常用的方法有:1. 机器学习...
软件测试中的AI——运用AI编写测试用例
热门推荐
做测试多少要会点的技能
04-11 1万+
测试用例是测试工作中的一个重要的文档，而当前的AI技术大多数运用于文档编写，所以运用AI来编写测试用例，是首先能想到的实践方向。
测试人工智能应用：最佳实践和案例研究
FuWen_Hao的博客
08-01 1316
在测试人工智能软件时需要注意的是，与非人工智能软件不同，人工智能系统的测试需要持续进行，并且需要不断重新训练现有的AI模型，以适应新的数据和输入。因此，在测试人工智能应用程序时，需要考虑这些因素。文章列举了六种关键类型的测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，并探讨了这些测试在人工智能应用程序中的应用。由于人工智能应用程序基于不同的算法和模型，并具有特定的功能，因此没有统一的解决方案来测试它们。在每个项目中都需要采用独特的测试方法，因为应用程序的架构各不相同，没有标准的方式来构建和测试人工智能应用程序。
AI应用 | 【AI+工业】LLM（大型语言模型）在工业领域中的十个应用
KQe397773106的博客
04-14 2638
同样在 6 月，Cognite 推出了 Copilot 产品，利用 LLM 的自然交流能力，将其作为通用的低代码接口，连接到其解决方案的最先进功能，从而为更多的一线工人、数据科学家、设施管理人员和高管提供了通过他们喜欢的媒介与关键信息进行交互的能力。虽然即使是当今最强大的 LLM（如 GPT-4 和 Claude）有时也会犯错，但如果利用适当的软件支架来引导他们的注意力，他们对世界的一般知识就能为操作员、经理和工程师提供快速、无需判断的理智检查，或对关键决策提供第二意见（见图4）。
软件测试与AI的结合
qq_24205027的博客
03-25 1002
通过缺陷预测、自动化测试脚本生成、测试数据生成以及性能预测与优化等应用，AI可以帮助我们提高测试效率、减少人为错误，并更准确地预测和识别软件中的缺陷。然而，我们也需要正视AI在软件测试中所面临的挑战，并不断努力研究和探索，以充分发挥AI在软件测试中的作用。例如，数据的获取和质量、模型的训练和验证、以及AI技术的可解释性等。未来，我们需要进一步研究和探索如何克服这些挑战，并充分发挥AI在软件测试中的作用。利用AI技术，我们可以提高测试效率、减少人为错误，并更准确地预测和识别软件中的缺陷。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI天才研究院

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值