大模型驱动的软件测试

产品特色 编辑推荐 【全面覆盖】围绕思维模式、技术和上下文 3 个核心要素，全面探讨 LLM 在软件测试中的应用，帮助测试工程师提升测试能力。 【案例丰富】提供大量实际案例，展示如何将 LLM 与测试活动相结合，如提升代码质量、增强测试计划能力、创建测试数据等。 【理性务实】既强调 LLM 的强大支持，又重视人类判断力和理解力的重要性，避免 “技术滥用”。 【技术前沿】介绍添加上下文的技术，如构建 RAG 框架、微调模型等，提升 LLM 的应用效果。 内容简介 大模型（LLM）的爆炸式增长显著降低了AI的应用门槛，推动了LLM在软件开发领域的广泛应用，也为软件测试带来了变革与挑战。本书旨在帮助软件测试工程师用LLM提升测试能力，围绕LLM的思维模式、技术和上下文3个核心要素展开。第1部分介绍LLM在测试中的作用及价值，探讨其内部机制与提示词工程概念，分析AI、自动化和测试的关系；第2部分展示测试活动与LLM辅助工具结合的方法，如提升代码质量、增强测试计划能力、创建测试数据、应用于探索性测试等；第3部分阐述上下文对LLM的重要性，介绍添加上下文的技术，如构建RAG框架、微调模型等。 　　本书适合掌握一定自动化测试基本概念，具备探索性测试基本经验以及数据管理和相关数据结构中级知识，对YAML格式化和命令行工具有基本了解的质量保证工程师和软件测试工程师，以及希望进一步了解LLM如何帮助生...