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wzjs 2025/8/5 4:26:19

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Deepseek API+Python 测试用例一键生成与导出 V1.0.5工具，随着需求文档和接口文档的复杂性和长度不断增加，基于大模型生成测试用例的任务也变得更加挑战。尤其当文档内容过多时，大模型可能因输入长度限制而无法提供完整的回答。这种情况下，合理的分词策略不仅可以有效解决问题，还能提升生成过程的效率和准确性。

1. 为什么需要分块？

大模型（如 GPT 系列）通常对输入长度有严格限制。如果直接将超长的文档内容传递给大模型：

输入超限：模型会截断多余的输入，导致关键信息丢失。
结果不完整：输出内容可能因为未处理完所有输入而中断。
生成效率低：过长的输入可能导致生成时间显著增加。

通过将文档内容合理分块，不仅可以规避上述问题，还可以优化生成质量，将完整的测试用例输出整合起来。

1.1 常见分块策略

在处理大模型输入时，输入分块是解决长文本或大数据量输入问题的重要方法。分块方法直接影响模型性能、计算效率以及结果的质量。以下是几种常见的输入分块方法及其比较，最后提出最优选择的建议。

1.1.1 滑动窗口分块

原理：
将输入按固定长度切分为多个块，每个块之间有部分重叠。滑动窗口的大小和重叠步长可以根据具体任务调整。

优点：
- 能捕捉到跨分块的上下文信息。
- 对于需要上下文连续性的任务（如问答、摘要）效果较好。
缺点：
- 计算成本高，因存在重叠，处理的文本量增加。
- 可能导致某些信息重复处理，增加冗余。
适用场景：
- 长文本情感分析。
- 长篇文档摘要生成。
- 文档问答任务。

1.1.2 固定长度分块

原理：
将输入按照固定长度（如模型的最大输入长度）切分为多个不重叠的片段，直接输入模型。

优点：
- 实现简单，计算效率高。
- 适合需要高吞吐量的任务。
缺点：
- 跨块的上下文信息可能丢失。
- 对于长距离依赖的任务效果较差。
适用场景：
- 文本分类任务。
- 信息抽取任务。

1.1.3 按语义分块

原理：
基于文本的语义结构（如段落、句子）进行切分，而不是固定长度。通常使用分句工具或自然语言处理技术进行分块。

优点：
- 分块更自然，能够保持语义完整性。
- 有效避免因切割位置不当导致的语义丢失。
缺点：
- 分块长度可能不均匀，处理时需注意填充或截断。
- 对模型输入的最大长度有一定要求。
适用场景：
- 文档摘要生成。
- 长文档的主题提取。

1.1.4. 动态分块

原理：
根据模型的最大输入长度动态调整分块长度，尽可能利用模型的输入容量。结合前后上下文信息，灵活切分。

优点：
- 更高效地利用模型的输入容量。
- 上下文保留更完整。
缺点：
- 实现复杂，需动态调整。
- 对计算资源要求较高。
适用场景：
- 多轮对话任务。
- 需要动态上下文处理的任务。

1.1.5 分层分块

原理：
首先按层次结构将输入切分成若干大块（如按章节或段落），然后针对每个大块再细分为小块，逐层输入模型。

优点：
- 保持全局语义信息。
- 分层的上下文信息利用较充分。
缺点：
- 实现复杂，需分层处理。
- 时间和计算成本较高。
适用场景：
- 多文档摘要。
- 长文档的分段问答。

1.1.6 方法比较

方法	上下文保留	计算效率	复杂度	适用场景
滑动窗口分块	高	低	中	上下文相关任务
固定长度分块	低	高	低	高吞吐量任务
按语义分块	中	中	中	语义完整性要求高的任务
动态分块	高	中	高	灵活上下文需求的任务
分层分块	高	低	高	全局语义相关任务

最优选择建议

任务需要跨块上下文信息（如问答、摘要）：
- 推荐方法：滑动窗口分块或动态分块。
  滑动窗口更适合处理固定上下文长度的场景，而动态分块在需要灵活上下文处理时更优。
任务对语义完整性要求高（如摘要、主题提取）：
- 推荐方法：按语义分块。
  保持语义一致性，适合需要精准语义理解的任务。
大规模文本分类或信息抽取任务（高吞吐量）：
- 推荐方法：固定长度分块。
  简单高效，适合对上下文依赖性较低的任务。
需要全局上下文信息（如多文档处理）：
- 推荐方法：分层分块。
  适合需要分层次分析的复杂任务。