AI驱动的智能测试分析平台的实现思考
- 文档目标：构建一个融合大模型（LLM）、检索增强生成（RAG）、知识图谱（KG）的智能测试分析平台，实现需求-用例-缺陷的语义级覆盖分析、风险识别与动态知识沉淀。
一、产品概述
1.1 产品名称
TestMind AI —— 智能测试知识中枢
1.2 产品定位
面向中大型研发团队的AI测试智能分析平台，解决：
- 需求与测试用例覆盖度“表面完整、实际遗漏”问题
- 缺陷根因难追溯、重复缺陷频发问题
- 业务隐性依赖无法识别导致的测试盲区
- 测试知识随人员流动而流失问题
1.3 核心价值
| 维度 | 传统方式 | TestMind AI |
|---|---|---|
| 覆盖分析 | 基于模块/标签匹配 | 业务语义链 + 知识图谱推理 |
| 风险识别 | 人工经验 + 缺陷数量统计 | 缺陷传播路径 + 未覆盖业务节点预警 |
| 知识管理 | 文档沉睡、无结构 | 动态更新的知识图谱 + 可查询关系网络 |
| 分析效率 | 数人日/项目 | 分钟级自动报告 |
二、核心功能模块
2.1 文档智能解析中心
- 支持格式：PDF / Word / Excel / Markdown / Confluence 导出
- 输出：结构化文本块 + 元数据（需求ID、模块、优先级等）
2.2 RAG 向量检索引擎
- 文档分块 → 向量化 → 存入向量库
- 支持语义检索：“找出所有与‘支付失败’相关的用例和缺陷”
2.3 知识图谱构建引擎（核心创新）
- 实体抽取：需求、用例、缺陷、业务规则、数据实体
- 关系抽取：TRIGGERS, DEPENDS_ON, COVERED_BY, AFFECTS...
- 支持人工审核界面与冲突解决
- 支持增量更新与版本快照
2.4 智能分析引擎（LLM + KG + RAG 协同）
- 覆盖度分析（直接+间接）
- 缺陷根因定位
- 风险预测与用例推荐
- 自动生成分析报告（JSON/Markdown/PDF）
2.5 可视化控制台
- 需求覆盖率热力图
- 缺陷传播关系图谱可视化
- 风险清单（按模块/业务流）
- 图谱探索界面（支持Cypher查询）
三、系统架构图
graph TD
subgraph "用户交互层"
UI[Web控制台 / API / 邮件报告]
end
subgraph "智能分析层"
A[自然语言查询 / 定时任务] --> B{分析类型判断}
B -->|覆盖度/缺陷分析| C[KG查询模块]
B -->|内容检索| D[RAG检索模块]
C --> E[获取关联路径]
D --> F[获取相关文本块]
E & F --> G[LLM推理引擎]
G --> H[结构化报告生成]
end
subgraph "知识管理层"
I[文档上传] --> J[文档解析器]
J --> K[文本分块+向量化]
J --> L[LLM三元组抽取]
K --> M[向量数据库<br>（Chroma/Milvus）]
L --> N[人工审核队列]
N --> O[图数据库<br>（Neo4j/Nebula）]
end
H --> UI
C --> O
D --> M
style UI fill:#e6f7ff,stroke:#1890ff
style G fill:#f6ffed,stroke:#52c41a
style O fill:#fff7e6,stroke:#fa8c16
style M fill:#f9f0ff,stroke:#722ed1
🖼️ 架构图说明：
- 双知识底座：向量库（语义内容） + 图谱库（结构关系）
- 三引擎协同：RAG（检索） + KG（推理） + LLM（理解生成）
- 闭环更新：新文档 → 自动抽取 → 人工审核 → 图谱更新 → 重新分析
四、核心流程：需求覆盖度分析（含业务链）
sequenceDiagram
participant User as 用户/系统
participant Platform as TestMind AI平台
participant KG as 知识图谱
participant LLM as 大模型引擎
User->>Platform: 请求分析需求REQ-001覆盖情况
Platform->>KG: 查询REQ-001及其TRIGGERS/DEPENDS_ON路径
KG-->>Platform: 返回路径：[REQ-001 → REQ-002 → REQ-003]
Platform->>KG: 查询各节点COVERED_BY状态
KG-->>Platform: REQ-001: Covered, REQ-002: Covered, REQ-003: Not Covered
Platform->>LLM: 发送Prompt（含路径+状态+原始需求文本）
LLM-->>Platform: 生成分析报告（含间接风险预警）
Platform->>User: 返回可视化报告+建议用例
五、知识图谱专项设计
5.1 图谱模式（Schema）
// 节点类型
(:Requirement {id, text, module, priority})
(:TestCase {id, title, steps, endpoint})
(:Defect {id, title, description, severity, status})
(:BusinessRule {id, text, condition})
(:DataEntity {name, description})
// 关系类型
()-[:TRIGGERS]->()
()-[:DEPENDS_ON]->()
()-[:COVERED_BY]->()
()-[:AFFECTS]->()
()-[:USES_DATA]->()
()-[:VIOLATES_RULE]->()
()-[:BELONGS_TO_MODULE]->()
5.2 图谱更新流程
flowchart TD
A[新文档上传] --> B{是否为增量？}
B -- 是 --> C[提取差异文本]
B -- 否 --> D[全文解析]
C --> E[LLM抽取三元组]
D --> E
E --> F{置信度 > 阈值？}
F -- 是 --> G[自动合并到图谱]
F -- 否 --> H[进入人工审核队列]
H --> I[业务分析师确认/修改]
I --> G
G --> J[触发关联分析任务]
J --> K[更新风险报告]
5.3 关键查询示例（Cypher）
// 查询某需求的完整业务影响链及覆盖状态
MATCH path = (r:Requirement {id: $reqId})-[:TRIGGERS|DEPENDS_ON*0..5]->(downstream)
OPTIONAL MATCH (downstream)-[:COVERED_BY]->(tc)
WITH downstream, collect(tc.id) AS testcases, length(path) AS depth
RETURN
downstream.id AS id,
downstream.text AS description,
CASE WHEN size(testcases) > 0 THEN 'Covered' ELSE 'NOT Covered' END AS status,
testcases,
depth
ORDER BY depth
六、技术栈选型
| 模块 | 推荐技术 |
|---|---|
| 文档解析 | Unstructured + PyPDF2 + python-docx + pandas |
| 文本分块 | LangChain RecursiveCharacterTextSplitter |
| 向量嵌入 | text-embedding-3-small (OpenAI) 或 BAAI/bge-small-zh-v1.5（中文） |
| 向量数据库 | ChromaDB（开发） / Milvus（生产） |
| 知识图谱数据库 | Neo4j（推荐起步） / NebulaGraph（大规模） |
| LLM引擎 | GPT-4-turbo / Claude 3 / Qwen2-72B（私有化） |
| 应用框架 | LangChain（核心逻辑） + Dify（Prompt管理/UI编排） |
| 前端 | Streamlit（原型） / Vue3 + ECharts + Neo4j Browser（生产） |
| 后端 | FastAPI + Celery（异步任务） + Redis（缓存/队列） |
| 部署 | Docker Compose（开发） / Kubernetes（生产） |
七、部署架构建议
graph LR
Client[用户浏览器/CLI] --> Gateway[API Gateway<br>（Nginx/FastAPI）]
Gateway --> Auth[认证/权限模块]
Auth --> Service[分析服务<br>（LangChain + Dify）]
Service --> VectorDB[(向量数据库<br>Chroma/Milvus)]
Service --> GraphDB[(图数据库<br>Neo4j)]
Service --> LLM[LLM API<br>（OpenAI/本地模型）]
Service --> TaskQueue[(Redis/Celery)]
TaskQueue --> Worker[文档处理Worker]
Worker --> VectorDB
Worker --> GraphDB
Service --> Report[报告生成 & 存储]
Report --> Client
✅ 支持私有化部署：所有组件可容器化，LLM可替换为本地大模型（如Qwen2）
八、实施路线图（12周MVP）
| 阶段 | 周数 | 目标 | 交付物 |
|---|---|---|---|
| Phase 1 | 1-4 | 基础RAG覆盖分析 + 简易KG（手动导入） | 可上传文档，输出覆盖率报告 |
| Phase 2 | 5-8 | 自动KG构建 + 人工审核界面 + 递归覆盖率分析 | 知识图谱可视化 + 间接风险预警 |
| Phase 3 | 9-12 | 缺陷根因分析 + 风险预测 + 与Jira/Confluence集成 | 自动缺陷关联报告 + API对接 |
| Phase 4 | 13+ | 智能用例推荐 + CI/CD集成 + 权限管理 | 自动生成用例草稿 + 流水线插件 |
九、非功能性需求
| 类别 | 要求 |
|---|---|
| 性能 | 单次分析响应 < 30秒（1000+用例规模） |
| 准确性 | 关键风险识别准确率 > 85%（需人工校准机制） |
| 安全性 | 支持文档脱敏、权限隔离、私有化部署 |
| 可扩展性 | 支持插件式LLM/向量模型替换，图谱Schema可扩展 |
| 易用性 | 业务人员可通过自然语言提问，测试人员可导出结构化报告 |
十、附录：Prompt模板库（节选）
覆盖度分析（融合KG上下文）
你是一个资深测试架构师。请分析以下需求的测试覆盖情况：
【当前需求】
ID: {req_id}
描述: {req_text}
【直接覆盖用例】
{covered_test_cases}
【业务关联路径（来自知识图谱）】
{kg_paths} // e.g., "→ REQ-002 (Covered) → REQ-003 (NOT Covered)"
请回答：
1. 直接覆盖是否完整？
2. 是否存在因业务链导致的间接风险？指出未覆盖的下游节点。
3. 建议：应优先补充哪些测试用例？
缺陷根因分析
你是一个缺陷分析专家。请分析：
【缺陷描述】
{defect_text}
【关联需求】
{related_requirements}
【关联用例】
{related_test_cases}
【违反的业务规则】
{violated_rules}
请回答：
1. 根本原因：需求模糊？用例缺失？实现错误？
2. 暴露的测试薄弱点（模块/业务流）？
3. 建议补充的测试场景或检查点？
🎯 此文档可作为产品立项、技术评审、开发实施的基准文档。
前沿方案与实现
与行业大佬交流，确实能让自己的见识和认知得到提升，目前上述的解决方案已经属于是传统方案，如果是资源足够的情况下，已经有更优的方案来实现，可以参考：https://testerhome.com/topics/42428
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