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      大模型是如何提高軟件測試效率的?行業(yè)領導企業(yè)率先嘗試

      發(fā)布時間:2024-07-05 來源:燕趙晚報 作者:佚名 責任編輯:沈曄

      在當今快速發(fā)展的數(shù)字化時代,軟件已成為各行各業(yè)不可或缺的一部分。然而,隨著軟件應用的日益復雜化,確保軟件質(zhì)量、提升用戶體驗成為了軟件開發(fā)過程中的一大挑戰(zhàn)。軟件測試作為保障軟件質(zhì)量的關鍵環(huán)節(jié),其效率和準確性直接影響著產(chǎn)品的交付速度和市場競爭力。近年來,大模型的興起為軟件測試行業(yè)帶來了新的變革,極大地提高了測試效率。行業(yè)領導企業(yè),如Testin云測,率先在這一領域進行了嘗試,并取得了顯著成效。

      大模型:軟件測試的新利器

      大模型,即大型語言模型或大型預訓練模型,以其強大的數(shù)據(jù)處理能力和深度學習算法,在多個領域展現(xiàn)了出色的性能。在軟件測試中,大模型的應用主要體現(xiàn)在以下幾個方面:

      1.測試用例的自動生成:

      傳統(tǒng)的軟件測試需要大量人工編寫測試用例,這不僅耗時耗力,還難以覆蓋所有可能的場景。大模型通過學習海量的代碼庫和測試用例,能夠自動生成高質(zhì)量、多樣化的測試用例,大大提升了測試用例的編寫效率和覆蓋率。

      2.智能缺陷預測:

      大模型能夠?qū)Υa進行深度分析,識別潛在的缺陷和風險點。通過預測可能出現(xiàn)的問題,測試團隊可以更有針對性地進行測試,提前發(fā)現(xiàn)和修復缺陷,從而縮短測試周期,提高軟件的整體質(zhì)量。

      3.自動化測試腳本的編寫與執(zhí)行:

      大模型能夠理解并解析測試需求,自動生成相應的測試腳本,并執(zhí)行測試。這一過程中,大模型能夠自動處理數(shù)據(jù)驅(qū)動、參數(shù)化測試等復雜場景,極大地減輕了測試工程師的工作負擔。

      4.測試結果的智能分析:

      面對海量的測試數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的人工分析方法效率低下且易出錯。大模型能夠快速分析測試結果,定位問題根源,提供詳細的錯誤報告和修復建議,使測試團隊能夠更高效地定位和解決問題。

      行業(yè)領導企業(yè)的率先嘗試:Testin云測

      作為軟件測試行業(yè)的領軍企業(yè),Testin云測一直致力于技術創(chuàng)新和服務優(yōu)化,以提高軟件測試的效率和質(zhì)量。在大模型興起的背景下,Testin云測率先將這一先進技術應用于軟件測試領域,取得了顯著成效。

      在Testin云測CTO陳冠誠看來,大模型在測試用例分析、測試需求分析、測試報告解讀等文本分析領域已經(jīng)可以發(fā)揮能力。“測試執(zhí)行不僅需要調(diào)用大模型的多模態(tài)能力來理解測試邏輯和圖像,還需要與物理世界交互操作,所以大模型暫時還不能替代人工。”陳冠誠進一步解釋道。

      據(jù)了解,目前Testin云測開始探索使用大模型輔助生成代碼,預估軟件開發(fā)效率將提升20%至30%。同時,Testin云測也正在測試評估國內(nèi)、國外的開源大模型能力,嘗試用大模型助力測試用例分析、測試需求分析、測試報告解讀等軟件測試環(huán)節(jié),從測試的結果來看,也能達到20%至30%的效率提升。

      Testin云測將持續(xù)探索前沿技術在軟件測試中的應用,這不僅將帶動Testin云測的持續(xù)發(fā)展,也將推動整個軟件測試行業(yè)的變革和進步。


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