langchain使用deepseek生成测试用例
时间: 2025-03-05 13:48:13 浏览: 125
### 如何使用LangChain和DeepSeek生成测试用例
#### 准备工作
为了实现这一目标,首先需要安装必要的库文件。确保环境中已安装`langchain`以及`deepseek`相关的包。
```bash
pip install langchain deepseek-client milvus
```
#### 初始化环境配置
创建一个Python脚本,在其中初始化Milvus连接,并加载所需的DeepSeek模型实例[^3]。
```python
from langchain import LangChain
import deepseek_client as ds_client
milvus_host = 'localhost'
milvus_port = 19530
model_name = 'deepseek-R1'
client = ds_client.connect(milvus_host, milvus_port)
model_instance = client.load_model(model_name=model_name)
```
#### 数据预处理与向量化
收集所有的需求文档、现有测试案例以及其他可能有助于理解系统的资料作为语料库的一部分。接着利用DeepSeek的能力把这些文本转化为高维空间中的稠密向量形式以便后续操作[^2]。
```python
documents = ["需求说明...", "已有测试用例描述..."] # 替换成实际的内容
vectorized_docs = model_instance.encode(documents)
for doc_id, vector in zip(range(len(vectorized_docs)), vectorized_docs):
collection.insert([doc_id], [vector])
```
#### 查询相似度并自动生成新测试用例
当接收到新的功能变更请求或其他触发条件时,可以通过自然语言查询的方式找到最接近的历史数据项;之后借助这些信息来辅助编写全新的自动化测试方案或者改进现有的版本。
```python
query_text = input("请输入要查找的相关信息:")
encoded_query = model_instance.encode([query_text])[0]
search_results = collection.search(encoded_query, limit=5) # 获取前五条匹配的结果
generated_test_cases = []
for result in search_results:
related_doc = documents[result.id]
new_case = generate_new_test_case_based_on(related_doc) # 定义此函数以适应具体业务逻辑
generated_test_cases.append(new_case)
print("\n".join(generated_test_cases))
```
上述过程展示了如何结合LangChain框架的优势同DeepSeek的强大特性一起协作完成高效精准的软件质量保障活动。值得注意的是,这里的`generate_new_test_case_based_on()`方法需依据项目特点自行开发设计,从而更好地贴合特定应用场景的需求[^1]。
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