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测试用例中的 RAG 通常指 Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成） 在测试领域的应用，是一种结合检索与生成的技术方法，用于自动化生成或优化测试用例。

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​​核心概念​​

1. RAG 技术背景：
   • RAG 最初由 Meta 提出，主要用于自然语言处理（NLP），通过检索外部知识库的信息并结合生成模型（如 GPT）的能力，生成更准确、相关的内容。

   • 在测试领域，RAG 被用于生成测试用例时，结合历史测试数据、需求文档或缺陷报告等，提升测试用例的质量和覆盖率。

2. 测试用例中的 RAG 应用：
   • 检索（Retrieval）：从现有测试用例库、需求文档、用户故事或历史缺陷中检索相关上下文。

   • 生成（Generation）：基于检索到的信息，利用生成模型自动生成新的测试用例或优化现有用例。

   • 增强（Augmented）：通过动态结合检索内容与模型知识，覆盖更多场景（如边界条件、异常流程）。

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​​RAG 在测试中的价值​​

1. 提高效率：
   • 自动化生成测试用例，减少人工编写时间。

   • 快速适应需求变更，动态更新测试场景。

2. 提升覆盖率：
   • 通过检索历史数据发现容易被忽视的边界条件或异常场景。

   • 结合领域知识生成更全面的测试步骤。

3. 降低成本：
   • 减少重复劳动，聚焦复杂场景的设计。

   • 通过复用历史数据避免冗余测试。

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​​实际应用示例​​

1. 基于需求的测试生成：
   • 输入需求文档，RAG 检索类似需求的历史测试用例，生成新用例并补充缺失场景。

2. 缺陷驱动测试：
   • 检索历史缺陷报告，生成针对性用例以复现或预防类似问题。

3. 自动化测试维护：
   • 当系统更新时，RAG 检索受影响的模块并生成回归测试用例。

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​​与传统方法的区别​​
• 传统测试用例生成：依赖人工经验或静态规则，覆盖范围有限。

• RAG 增强生成：动态结合实时检索的数据与模型推理，适应复杂、变化的系统需求。

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​​总结​​
通过RAG技术自动化生成高覆盖率的用例，提升测试效率和质量，特别适用于需求频繁迭代或系统复杂度高的场景，是测试领域与 AI 技术结合的典型实践。