AI辅助测试开发端到端研发提效.pdf
这份文档主要介绍了中兴通讯有线研究院在AI辅助测试开发方面所做的工作，旨在提升端到端研发的效率。
首先，文档指出，随着FTTR等组网业务场景的应用，系统测试面临着迭代内需求多、用例交付速度慢、用例重复冗余、脚本开发速度跟不上用例增加速度等挑战。
为了解决这些问题，中兴通讯采用了基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）方案的大模型应用。该方案以大模型为核心，结合知识工程，构建大数据知识工程体系，并持续改进和沉淀知识库。
文档详细介绍了AI应用落地的思路，包括：
1. **快速梳理业务活动流并将触点工具嵌入到研发流程中**：围绕一站式FM一体化AI测试平台建设，将AI能力嵌入到测试开发人员的研发流程中，包括测试设计、脚本开发、执行分析等。
2. **持续演进，探索自动化**：探索如何基于测试执行业务流拓展AI应用场景（测试策略制定、手工执行、遗漏故障分析）。
3. **围绕知识工程建设持续改进**：进行知识规范、知识获取、知识建模和知识库建设。
文档着重介绍了以下关键技术点：
1. **复用用例推荐**：基于知识工程建设标准，通过建立测试用例知识库，分别通过关键字检索和语义检索对相似测试点进行召回，获取复用用例。并通过知识库和RAG方案更新触发评估，提升NewCase和ReuseableCase_Manual，维持ReuseableCase。
2. **文本用例生成**：基于RAG检索增强技术，利用相似测试点的文本用例作为示例，通过Prompt Engineering生成新的文本用例。
3. **关键字推荐**：通过DSL关键字库对文本用例进行DSL设计，并进行关键字推荐。对测试用例进行意图识别和提炼，对现有关键字进行学习，形成新的关键字。
通过上述AI应用和知识工程的建设，中兴通讯在测试开发方面取得了显著的成果：
* 用例交付效率提高，复用用例通过AI检索自动关联。
* 脚本交付效率提高，自动化覆盖率提升。
最后，文档展望了未来，希望能通过自生成、自校验、自修复实现流程自动化，支撑研发流程合并，最终实现需求到版本发布测试活动的自动化。
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