2025-03-24-中智凯灵_北京_科技-AI辅助测试开发端到端研发提效_41页_6mb

AI辅助测试开发端到端研发提效方案

背景
中兴通讯从传统单智能网关升级至FTTR（光纤到房间）组网模式，显著提升网络覆盖、带宽及智能家居支持能力。但组网复杂度增加与运营商客户定制化需求，导致系统测试面临更高的效率挑战，亟需通过AI技术优化测试流程。

问题/痛点

1. 需求迭代频繁，测试用例交付速度无法匹配集测节奏，存在集测等待用例问题。
2. 用例复杂度和脚本开发难度成倍增长，重复冗余用例浪费资源，自动化覆盖率难以提升。
3. 测试活动依赖大量私域知识，知识更新频繁且需系统化管理。

解决思路/整体方案
基于大模型与RAG（检索增强生成）技术构建一站式AI测试平台，围绕测试设计、脚本开发、执行分析等高价值场景，通过数据驱动与知识工程持续优化流程。核心思路为：

• 知识工程建设：规范知识定义、系统化获取与存储（如测试点、用例、关键字等），并结合AI评估与应用提升质量。
• 技术实践分层：分阶段实现用例复用、文本用例生成、关键字推荐、脚本生成等环节的AI辅助。

具体实现/技术实践

1. 复用用例推荐

   • 基于RAG技术，通过关键字和语义检索匹配测试点，自动关联已有用例（ReuseableCase）并减少重复开发。
   • 需要明确测试点原子化规范（如“在XXX场景下验证XXX功能”），并优化用例名称语义一致性，提升召回率。

2. 文本用例生成

   • 利用RAG检索相似测试点作为few-shot示例，结合需求描述与场景信息生成符合规范的文本用例。
   • 通过大模型意图识别，精准提取测试步骤中的操作对象和目的，降低人工设计负担。

3. 关键字推荐与脚本生成

   • 从自然语言用例中分割步骤，匹配DSL关键字库，筛选高相似度关键字（>98%）并生成RF自动化脚本。
   • 脚本生成依赖知识库中的关键字及参数配置，通过Prompt模板和大模型优化实现代码简洁性与稳定性。
   • 关键字库包含2735个切片，覆盖环境配置、业务通道、配置检测、业务验证等四类场景。

成效与指标

• 用例交付效率：迭代内人均交付需求用例100+，78%的用例通过AI自动关联复用，减少冗余。
• 自动化覆盖率：提升至79%（200+脚本由AI生成）。
• 流程优化：通过知识库沉淀与RAG迭代，增强测试设计与脚本生成的准确性与可扩展性。

总结与展望
该方案通过AI技术打通需求到测试脚本的端到端流程，实现测试活动的自动化与智能化。未来计划进一步推进自生成（Generator）、自校验（Validator）、自修复（Corrector）机制，依托知识迭代反馈提升流程效率，并覆盖需求分析、脚本执行、测试分析等三大测试流程的自动化。技术核心在于以大模型为驱动，结合私域知识库和标准化工作流，降低人工参与度，同时保持对复杂业务场景的兼容性与扩展性。