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一、软件介绍
文末提供程序和源码下载
TestBrain开源程序是一款集使用AI(如deepseek)大模型自动生成测试用例、和测试用例评审、RAG知识库管理的web平台系统一个基于LLM的智能测试用例生成平台(功能慢慢丰富中，未来可能将测试相关的所有活动集成到一起)，具有多模型支持、知识库管理和向量检索等功能。
二、最佳实践
想要使用AI大模型生成的测试用例更全面、更具体、更准确，应该将跟需求有关的相关文档如需求文档、设计文档、接口文档、过往具有参考价值的老用例、UI设计图等上传到知识库中，这样AI大模型通过学习生成的测试用例就会更符合实际需求。
三、功能特点
多模型支持
- Deepseek
- Qwen
- 易于扩展的模型接入架构
知识库管理
- 文档导入与解析(目前测试用例excel文件、需求文档doc文件、pdf、和常见的纯文本文件类型都已支持，其它暂未详细测试)
- 向量化存储
- 智能检索匹配
向量检索
- 基于 Milvus 的高性能向量数据库
- 语义相似度搜索
- 智能文本匹配
智能代理(TODO)
- 自动问答
- 内容审核
- 知识推理
- 系统要求
四、系统要求
- Python 3.12
- Django 4.x
- Milvus 2.x
- mysql
项目结构
project/
├── apps/
│ ├── agents/ # AI 代理模块
│ ├── core/ # 核心应用
│ ├── knowledge/ # 知识库模块
│ └── llm/ # 语言模型集成
├── config/ # 项目配置
├── static/ # 静态资源
├── templates/ # HTML 模板
├── utils/ # 工具类
└── logs/ # 日志文件
├── manage.py # 项目管理脚本
├── requirements.txt # 项目依赖
├── README.md # 项目说明
├── main.py # 项目入口
└── .env # 环境变量
五、快速开始
1.文末下载压缩包解压。进入解压目录
cd testbrain
2.安装依赖
pip install -r requirements.txt
3.在.env文件中添加大模型api_key
DEEPSEEK_API_KEY=""
4.启动项目
python manage.py runserver
5.访问项目
http://127.0.0.1:8000/
6.AI测试用例生成(TODO:目前prompt效果还可以但仍有优化空间, 未来可能会支持prompt配置文件化, 这样方便个人定制) --/videos/测试用例生成.mp4
7.AI测试用例评审(TODO:优化prompt) --/videos/测试用例评审.mp4
8.知识库文件上传 --/videos/知识库文档上传.mp4
六、软件下载
夸克网盘分享
本文信息来源于GitHub作者地址：https://github.com/MangoFisher/TestBrain