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得物基于 AIGC 生成测试用例的探索与实践

一、背景 随着人工智能技术的快速发展,尤其是在自然语言处理(NLP)、计算机视觉和生成对抗网络(GANs)等领域,AIGC(AI Generated Content)得到了广泛应用,这一技术的进步使得内容创作变得更加高效与多样化,推动了各个行业的创新与变革。对于测试而言,基于AI进行测试用例生成也逐渐从梦想变成现实。 传统问题 目前我们在编写测试用例时,大部分依赖人工编写,在实际编写过程中主要存在以下问题: 用例编写量大:传统的测试用例编写方法通常会耗费测试人员大量的时间和精力,编写效率不高; 编写颗粒度粗:由于时间有限,手工编写测试用例可能存在部分测试场景的遗漏,如边界场景、异常场景等; 维护成本高:不同测试同学编写习惯不同,导致部分用例的可读性较差,增加后期维护成本。 因此,借助AI技术自动生成初步的测试用例,随后由测试人员进行审核和优化,可以显著缩短用例的准备时间,提高测试工作的效率。 目标 利用AI技术自动生成测试用例,缩短编写测试用例的时间; 通过AI辅助生成测试用例,提升测试用例的覆盖范围和可读性。 二、方案 技术实现 "RAG:指的是检索增强生成(Retrieval-Au...

信创、湖仓一体化、AI+DB,2024年数据库&湖仓发展总结与展望

> 作者:吴炳锡 时光荏苒,转眼间 2025 年已然来临,这又是我从传统 OLTP 数据库领域转向云原生湖仓 Databend 的第三个年头,这段转变恰如一场快速的旅程,让我深感这一年如飞箭般迅速。展望未来,我意识到,尽管数据库行业正面临明显的瓶颈,湖仓领域却蕴藏着无尽的潜力,而 AI 的崛起将进一步提高从业门槛。以下,我将从四个方面与大家分享我对 2024 年数据库&湖仓的回顾与思考:1. 数据库的发展现状 2. 湖仓现状 3. 行业观察 4. 未来思考。 一、数据库的发展现状 数据库平台化趋势 在互联网行业,数据库的应用仍以 MySQL 为主。大部分公司已经实现了数据库的平台化或是云化,很多企业甚至已经拥有上万、10万+级别的实例规模。在这种公司中,数据库技能已经完全平台化, 数据库大多处于一个微服务层的定位。他们早已完成数据库基础运维技术的积累,基于平台化运维实现了数据库自助上线、自动备份和半自动恢复,构建了数据零信任的完整体系。 早期,这类公司都有对应的数据库内核研发团队,从2024年起,对内部数据库内核团队减员增效成为一种趋势。 信创背景下的自主可控 国内高举“...

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