刘敏-面向智能测试的接口平台构建.pdf

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1、面向智能测试的接口平台构建刘敏|中兴通讯演讲嘉宾刘敏中兴通讯测试领域研发提效工具负责人2010年入职中兴，近15年来一直从事软件开发、软件测试、研发提效等工作，参与国家标准系统与软件工程 软件测试 第5部分：关键字驱动测试的编写，曾担任测试经理，现为测试领域研发提效的工具负责人，致力于提升测试效率和质量。目 录CONTENTS1.背景/问题/痛点2.整体方案3.具体技术实践4.总结与展望背景/问题/痛点PART 01背景聚焦核心场景，击穿全流程AI实践随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的产品在实践中融合了AI，获得了显著的成果。在AI加持下，测试领域如何聚效核心场景，击穿测试全流程，实现10

2、倍速的研发提效，值得深入研究。痛点问题接口测试1.人工编写具有一定的学习成本4.测试流程相关工具未打通与测试流程中相关工具未能完全打通，需要填写多份数据2.场景覆盖不全不论是接口场景覆盖层面还是安全、接口变更方面看不全测不全3.平台割裂、数据不能复用每个项目维护一套RF，需用到多个工具；一个用例不能在多个场景引用项目以微服务架构的产品为主，重视接口层的防护，但也存在以下痛点。自动化完整性复用性连续性整体方案PART 02解决思路开发、测试一站式接口设计、调试、测试平台接口在线管理和变更监控接口用例智能生成并能对失败结果进行智能分析和流水线，测试用例，故障端到端打通整体方案-技术架构目标：对接口

3、进行统一管理和测试，填补研发过程中接口部分的空缺，助力研发快速和低成本地对接口进行用例覆盖与测试，从而提高接口侧的质量防护能力。整体方案-应用架构核心技术AI生成用例执行结果智能分析接口变更监测安全测试具体技术实践PART 03关键技术1：AI生成接口用例实现原理接口用例AI生成功能，旨在通过自动导入接口信息并获取接口详细的业务配置信息，根据配置信息生成各种规则，最终由LLM生成接口用例。生成的接口用例可以保存在平台上，并支持在线运行。关键技术1：AI生成接口用例准确性提高举措缩小AI处理范围，将整接口处理改成按字段处理，提高AI生成场景的完整度和准确率对大模型输出增加正确性检验和重试机制，减

4、少大模型出错概率增加接口知识库，提高AI生成校验内容的准确率关键技术2：AI生成系统测试用例的业务架构对文本用例实现自动化的过程，其核心是“关键字驱动”，主要流程是理解文本用例，识别出文本用例片段对应的测试意图，使用已有关键字进行脚本生成。测试动作标准化：通过测试动作标准化的一系列操作，将文本用例解析出对应的一系列测试动作。关键字推荐：通过关键字推荐操作，将测试动作与接口关键字实现一一对应。测试脚本生成：将各个关键字组合起来，并填充上对应的数据，生成可执行的测试脚本。关键技术2：测试动作标准化测试动作标准化，旨在提升关键字匹配的准确性；主要流程涉及将文本用例进过文本拆解、意图识别、测试动作输出

5、、数据提取等一系列相关的操作；为了增强检索能力，知识库要具备的能力：支持动态更新、混合检索和按目录检索。关键技术2：测试数据提取按需对用例字段的测试数据提取环节配置测试数据提取的配置实例。例如从预置条件、步骤的预期结果中按照配置的规则提取出对应的测试数据。关键技术2：关键字智能推荐在充分理解文本片段的意图和测试动作后，按照关键字推荐配置（例如：规则查找、长期记忆、向量查找）进行关键字检索，具体关键字推荐配置默认提供标准模版，项目可自定义。关键技术2：脚本生成在脚本生成中，涉及到关键字间的数据传递，支持2中方式：AI分析和知识图谱优先在知识图谱中查找，在脚本生成成功后，将对应关键字间的传递关系存

6、储到知识图谱，作为长期记忆AI分析，则是直接借助大模型和接口知识库分析出关键字间的数据传递关系脚本生成后处理用例名称：按规范命名依赖库：用例运行所依赖的第三方库脚本规范：按可执行用例的格式进行对应脚本内容的填充关键技术2：AI生成系统测试用例的实现原理关键技术3：执行结果智能分析解决的痛点关键技术3：执行结果智能分析之问题建模总结自动化失败场景，将执行结果分析问题建模分类关键技术3：执行结果智能分析的解决方案对自动化用例执行结果进行统一管理，自动对失败用例进行问题分类，并统一提故障单；通过对失败问题进行度量分析，找到研发改进的点。关键技术4：接口变更监测