曾在工作之余，設想過一個能提升測試流程左側效率的點子，結合人工智能，將自然語言自動轉化為通用的功能用例、接口用例、代碼單元測試用例等一系列用例，碰上這2年LLM模型大爆發(fā)，遂有自己煉一個用例生成的專用模型的想法。

首要需求分析

1. 用戶需求：

   • 用戶能夠以自然語言形式描述測試需求和條件，例如驗證某個功能模塊、檢查特定的輸入輸出等。
   • 用戶期望系統(tǒng)能夠根據(jù)輸入的描述自動生成具體的測試用例，簡化測試用例編寫的工作量。
   • 用戶需要系統(tǒng)生成的測試用例具有可執(zhí)行性、覆蓋性和有效性，以確保軟件質量和功能完整性。

2. 功能需求：

   • 自然語言處理：系統(tǒng)需具備自然語言處理能力，能夠理解用戶輸入的測試需求和條件，提取關鍵信息。
   • 生成測試用例：系統(tǒng)能夠基于用戶輸入的描述，結合預訓練的 LLM 大模型，自動生成符合要求的測試用例。
   • 測試用例轉換：系統(tǒng)需將生成的測試用例轉換為可執(zhí)行的代碼片段或數(shù)據(jù)驅動的測試腳本，便于集成到現(xiàn)有測試流程中。
   • 質量評估與篩選：系統(tǒng)應對生成的測試用例進行質量評估，確保用例的可執(zhí)行性、覆蓋性和有效性，并進行篩選和優(yōu)化。
   • 集成與部署：系統(tǒng)需提供穩(wěn)定的測試用例生成服務，可以部署在云端或本地服務器，并與現(xiàn)有測試工具和流程進行集成。

3. 非功能需求：

   • 性能：系統(tǒng)需要高效地生成測試用例，盡量減少用戶等待時間。
   • 可擴展性：系統(tǒng)應具備良好的可擴展性，能夠處理大規(guī)模的測試需求和并發(fā)請求。
   • 用戶友好性：系統(tǒng)界面應簡潔明了，便于用戶輸入和交互，并提供相應的錯誤提示和反饋機制。
   • 安全性：系統(tǒng)需保護用戶數(shù)據(jù)的隱私和安全，采取必要的安全措施防止數(shù)據(jù)泄露和惡意攻擊。

4. 環(huán)境需求：

   • 數(shù)據(jù)準備：系統(tǒng)需要具備足夠的軟件測試用例數(shù)據(jù)集，包括各種場景和樣本數(shù)據(jù)，以進行模型訓練和生成測試用例。
   • 預訓練模型：系統(tǒng)需要獲取和部署預訓練好的 LLM 大模型，并進行微調和訓練，以適應特定領域的測試用例生成需求。
   • 技術支持：系統(tǒng)需要基于現(xiàn)有的自然語言處理、機器學習和軟件測試技術，提供技術支持和解決方案。

方案設計

1. 數(shù)據(jù)收集與準備：

   • 收集豐富多樣的軟件測試用例數(shù)據(jù)，包括各種測試場景、輸入輸出樣例等。
   • 對數(shù)據(jù)進行清洗、標注和歸類，確保數(shù)據(jù)的質量和完整性。

2. 模型訓練：

   • 使用預訓練好的 LLM 大模型，結合自己收集和準備的測試用例數(shù)據(jù)，對模型進行進一步的微調和訓練，以適應特定領域的測試用例生成需求。
   • 可以采用生成式對抗網(wǎng)絡（GAN）等方法增強模型的生成能力和穩(wěn)定性。

3. 輸入和輸出處理：

   • 設計一個用戶友好的界面，允許用戶以自然語言形式輸入測試需求和條件。例如，輸入一個簡單的描述，如“檢查登錄功能是否正常工作”。
   • 將用戶的自然語言輸入轉化為模型可理解的中間表達形式，如基于自然語言處理（NLP）和詞嵌入技術的向量表示。
   • 將模型生成的中間結果轉化為可執(zhí)行的測試用例代碼，如代碼片段或數(shù)據(jù)驅動的測試腳本。

4. 質量控制和優(yōu)化：

   • 對生成的測試用例進行質量評估和篩選，確保生成的測試用例具有可執(zhí)行性、覆蓋性和有效性。
   • 設計合適的評價指標或使用自動化測試工具對生成的測試用例進行自動執(zhí)行和結果驗證，從而提高生成質量。
   • 不斷收集用戶反饋和數(shù)據(jù)反饋，進行模型的迭代和優(yōu)化，以提供更準確、更高效的測試用例生成結果。

5. 部署和集成：

   • 將訓練好的模型部署到云端或本地服務器，以提供穩(wěn)定和高效的測試用例生成服務。
   • 集成測試用例生成系統(tǒng)與現(xiàn)有的測試工具和流程，如自動化測試框架、CI/CD 管道等，提高整體的測試效率和自動化水平。

代碼實現(xiàn)

第一步：使用transformers搭配開源的GPT2和Pytorch，寫個粗略邏輯用來測試不微調的情況下完成度有多少

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

def generate_test_case(model, tokenizer, input_text):
    # 編碼
    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
    
    # 模型生成測試用例
    outputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)
    
    # 解碼生成的測試用例
    test_case = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    return test_case

# 加載預訓練的 GPT-2 模型
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

# 輸入自然語言文本
input_text = "在登錄頁面點擊“忘記密碼”，然后輸入郵箱地址進行驗證"

# 生成測試用例
test_case = generate_test_case(model, tokenizer, input_text)

# 打印生成的測試用例
print("生成的測試用例：", test_case)

第二步：使用公開數(shù)據(jù)集來微調GPT2，再重復第一步的測試，直到達到預期效果

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, GPT2Config
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

# 自定義數(shù)據(jù)集類
class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, texts, tokenizer, max_length):
        self.texts = texts
        self.tokenizer = tokenizer
        self.max_length = max_length
    
    def __len__(self):
        return len(self.texts)
    
    def __getitem__(self, idx):
        input_text = self.texts[idx]
        input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True, truncation=True, max_length=self.max_length)
        return torch.tensor(input_ids)

# 批量生成數(shù)據(jù)
def collate_fn(data):
    input_ids = [item for item in data]
    input_ids = torch.stack(input_ids, dim=0)
    return input_ids

# 定義模型和tokenizer
model_name = "gpt2"  # 可根據(jù)需要更換其他預訓練模型
output_dir = "./fine_tuned_model"
config = GPT2Config.from_pretrained(model_name)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name, config=config)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)

# 加載并準備訓練數(shù)據(jù)
train_data = ["測試用例1", "測試用例2", "測試用例3"]  # 根據(jù)實際需求提供訓練數(shù)據(jù)集
dataset = CustomDataset(train_data, tokenizer, max_length=128)  # 自定義數(shù)據(jù)集
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True, collate_fn=collate_fn)  # 數(shù)據(jù)加載器

# 定義訓練參數(shù)
num_train_epochs = 3  # 訓練輪數(shù)
learning_rate = 5e-5  # 學習率
warmup_steps = int(len(dataset) * num_train_epochs / 256 * 0.1)  # 預熱步數(shù)（10%的訓練步數(shù)）

# 將模型切換為訓練模式，并移動到合適的設備
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
model.train()

# 定義優(yōu)化器和學習率調度器
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.1)

# 開始微調
for epoch in range(num_train_epochs):
    total_loss = 0
    for batch in dataloader:
        inputs = batch.to(device)
        labels = inputs.clone()
        inputs = inputs[:, :-1]
        labels = labels[:, 1:]
        
        optimizer.zero_grad()
        
        outputs = model(inputs, labels=labels)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        
        optimizer.step()
        scheduler.step()
        
        total_loss += loss.item()
    
    avg_loss = total_loss / len(dataloader)
    print("Epoch:", epoch+1, "Avg Loss:", avg_loss)

# 保存微調后的模型
model.save_pretrained(output_dir)
tokenizer.save_pretrained(output_dir)

這些代碼的主要步驟如下：

1. 定義了一個自定義數(shù)據(jù)集類 CustomDataset，用于加載并處理訓練數(shù)據(jù)。
2. 使用 GPT2LMHeadModel 類和預訓練的 tokenizer 創(chuàng)建模型和 tokenizer 對象。
3. 準備訓練數(shù)據(jù)，將其封裝在自定義數(shù)據(jù)集對象中，并使用 DataLoader 創(chuàng)建數(shù)據(jù)加載器。
4. 將模型切換為訓練模式，并將其移動到顯卡上（我這里用A卡搭配ROCm）。
5. 定義優(yōu)化器和學習率調度器。
6. 開始微調，遍歷訓練數(shù)據(jù)并執(zhí)行前向傳播、計算損失、反向傳播和參數(shù)更新等步驟。
7. 保存微調后的模型和 tokenizer。

在完成微調后，再重復第一步，使用微調后的模型來生成測試用例。

第三步：設計和實現(xiàn)用戶UI操作界面

– //待進行

第四步：自動化測試平臺的集成

– //待進行
– //完善數(shù)據(jù)處理流程以及用戶操作界面和集成方式，以實現(xiàn)完整的自動化軟件測試用例生成系統(tǒng)。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-782762.html

到了這里，關于AI和軟件測試結合-使用LLM將自然語言生成TestCase的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！