测试用例智能生成—大模型在优酷质量保障工作中的应用实践

课程 ID: 17472

描述:
话题概述: 2023年随着AIGC技术引领新一波人工智能浪潮的开启,各大公司如火如荼的奋战,积极探索其在各自业务和场景的落地点。作为较早大规模拥抱新技术的团队,我们借助AIGC这股东风,在质量保障领域开辟了一条新型测试模式的技术方案,对整个优酷测试的流程、效率、体验、覆盖度、可复用性等方面作了很大提升。在本次分享中,我们将会从项目背景、技术架构、效果调优以及业务落地等方面详细介绍我们方案的设计和工程实践,同时也会基于我们在开发过程中遇到的技术难题分享对AIGC技术应用的理解和思考,最后是平台未来规划以及对AIGC技术的展望。目前我们平台已支持每个版本100+的需求用例智能化生成,接入30+应用的服务端变更交付,对整个优酷测试的效率和效果均有较好的提升 演讲题纲: 一、项目背景 二、方案调研 1. 知识库构建 2. 大模型选型 3. 产品形态设计 4. 业务场景嵌入 三、技术架构 1. 客户端用例生成 a. 数据构建 b. 需求解析 c. 用例生成 d. 用例融合 e. 用例归档 2. 服务端变更交付 a. 流程引导 b. 灵活问答 c. 代码理解 d. 要点提炼 四、效果调优 1. 特征提取优化 2. prompt优化 3. 模型调优 五、业务落地 六、展望未来 话题亮点: 1.业界领先的基于AIGC新型质量保障技术方案 2.客户端测试用例智能化生成从0到1的创新方案 3.AIGC在优酷服务端变更交付中的优雅助力 4.基于优酷业务领域知识的垂域大模型构建