A3--尹小芳--基于知识建模的金融贷款产品测试用例智能生成.pdf

1、基于知识建模的金融贷款产品测试用例智能生成尹小芳 微众银行贷款科技产品部 测试专家尹小芳微众银行 测试专家20112012 百度（北京）凤巢 ctr模型和竞价排名测试开发工程师20122014 百度（深圳）国际化杀毒团队 测试开发工程师2014至今 微众银行，贷款部门质量保障体系自动化建设负责人，AI测试智能化转型负责人目录CONTENTS复杂后台项目的用例生成痛点分析0102解题思路知识建模&提取&更新方案03用例生成Agent关键技术04实践效果与展望05PART 01复杂后台项目的用例生成痛点分析被测对象(个贷项目)特征：业务知识冰山模型-冰山之上，前端极其简单测试场景简单？只是点一下？

2、测试场景简单？只是点一下？仅仅1 1个借款场个借款场景复杂度：景复杂度：上万个交易路径产生上万个数据形态测试用例90+%属于异常但高风险借款场景（冰山之下）借款场景（冰山之下）被测对象(个贷项目)特征：业务知识冰山模型-冰山之下，底层错综复杂PART 02解题思路测试用例生成面临的问题和解题关键-依赖丰富的业务历史知识和测试专家经验核心问题：1 如何获取丰富且相关联的业务知识？（原：只给当前需求文档 效果差）2 如何精准获取？（原：token长度限制无法所有知识输入）3 如何让AI生成用例匹配我们的测试重点？（原：AI输出一大堆用例，不符合我们测试重点）人工时代解决方案AI时代解决方案熟手效应

3、（经验驱动模式）1通过版本迭代/组内培训/自我学习 实现业务逻辑融会贯通长期实践积累测试策略与场景库 形成隐性经验资产结构化知识引擎业务知识图谱化重构历史需求/场景数据 构建关联性知识图谱（实体+关系）测试知识空间分层治理知识空间分层存储PART 03知识建模，知识提取，知识更新方案用例生成破局之道1：构建结构化业务知识体系需求文档结构化（多角色达成共识）需求文档结构化（多角色达成共识）历史知识双维呈现：图谱历史知识双维呈现：图谱+文档（多角色共建）文档（多角色共建）核心元素需求背景需求范围业务功能清单业务流程业务规则业务数据实体专业术语定义业务知识测试知识 功能关系图谱化功能关系图谱化清晰展

4、示功能点间的时序、包含等关联关系业务流程业务规则测试用例测试脚本系统知识接口表 功能内容结构化功能内容结构化按维度（业务知识、系统知识、测试知识）对功能点进行结构化拆解与沉淀存储：知识库沉淀入库补充历史业务逻辑挂载对应内容挂载对应内容 问题：存量业务知识存在于10多年增量文档中，在大模型token有限的情况下怎么给到大模型 解决方案：提炼需求文档核心要素历史知识图谱化双轨沉淀业务知识模型及关键属性 举例：业务功能点实体主要属性 测试知识图谱本体模型属性名说明可能取值举例在测试域的作用功能名称(name)功能的中文描述，用于精确检索（具体功能名称）提供精确的功能标识，支持快速检索定位功能描述(d

5、escription)功能详细描述，不能为空（功能逻辑、作用等文字描述）作为向量化检索依据，帮助理解功能本质业务属主功能权限管理者（可多值）业务部门控制功能逻辑查看权限，支持多责任人管理是否用户可见功能用户侧是否可见Y/N定位端到端流程源头，判断用户侧测试必要性主入口接口功能核心调用接口（接口名称/URL）识别核心接口，指导接口测试范围功能使用角色功能涉及的角色（可多值）客户/商户/运营人员/机构人员等指导测试案例设计时覆盖多角色场景业务属性标签功能业务分类（可多值）涉账类/风险敞口类/触客类/监管报送/时效/作业操作类指导不同业务领域测试案例设计（如涉账类需重点验证资金准确性）业务逻辑单元U

6、RL关联功能详细逻辑文档（文档链接地址）提供功能逻辑追溯依据，支持测试人员快速获取技术细节设计代码测试 知识图谱存储选型：nebula（我们采用的）或 Neo4j业务知识提取方法1：人工+工程化+AI 实体和关系提取方式示例 使用开源框架 喂入数据业务需求文档（已实践）或历史测试案例（在试验中）指定提取实体的规则：产品名称，渠道，业务场景，子系统，接口，实践效果1 实体提取可用率不到50%2 关系提取可用率更低，或是人无法知晓其真实关系备注：因产品内容不方便放图，右侧以提取城市，菜品风格为示例业务知识提取方法2：A