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利用知识图谱提升测试用例生成精准性：基于Graphiti与DeepSeek-R1的实战指南

news 来源：原创 2025/4/27 8:29:47

随着人工智能技术的发展，大模型（如DeepSeek-R1）在自动化测试中的应用逐渐成为热点。然而，在测试用例生成中，由于需求文档中可能存在模糊或不完整的信息，单纯依赖大模型生成的测试用例有时难以满足实际需求。本文将深入探讨如何通过开源知识图谱框架 Graphiti 提取需求中的语义信息，结合 DeepSeek-R1 对模糊信息进行处理，从而实现高精准测试用例生成的完整流程。

为什么测试用例生成需要知识图谱？

在测试用例生成的过程中，测试工程师通常需要从需求文档中提取关键信息。然而，需求文档往往以自然语言形式撰写，面临以下挑战：

语言模糊性：需求文档中可能存在多义词或不清晰的描述。例如，“用户可以搜索商品”并未明确搜索方式（按名称还是编号）。
上下文缺失：需求文档可能省略了部分背景信息，导致测试用例难以覆盖所有场景。
复杂依赖关系：大型系统的需求文档通常涉及多个模块间的复杂依赖，难以全面提取。

知识图谱通过将需求文档中的实体和关系转换为结构化数据，能够有效减少上述问题，为大模型提供清晰的语义支持和上下文。

什么是Graphiti？

Graphiti 是一个轻量级的开源知识图谱框架，专注于从自然语言文本中提取实体和关系，并构建结构化语义图谱。它的核心特点包括：

语义解析：基于自然语言处理（NLP）技术，能够识别文本中的实体和它们之间的语义关系。
领域适配：支持自定义领域词汇和规则，适用于不同的业务场景。
可视化支持：生成直观的知识图谱图形，帮助测试工程师快速理解需求结构。

通过Graphiti，测试工程师可以快速从需求文档中提取信息，并以知识图谱的形式表示，为后续的测试用例生成提供明确的语义基础。

深入理解DeepSeek-R1如何处理模糊信息

DeepSeek-R1 是一款专注于测试用例生成的大模型，通过深度学习技术分析需求文档并生成对应测试用例。尽管DeepSeek-R1在自然语言理解方面表现出色，但面对模糊或不完整的信息时，仍可能产生以下问题：

生成歧义用例：如面对“用户搜索商品”这一描述时，可能生成多个不相关的测试用例。
遗漏关键关系：若未明确上下文信息，可能遗漏需求中的复杂依赖。

为解决这些问题，DeepSeek-R1 与知识图谱结合，通过以下方式处理模糊信息：

1. 结合领域知识补全上下文

Graphiti 提供的知识图谱中包含从需求文档提取的实体（如“用户”“商品”“购物车”）和它们的关系（如“用户-搜索-商品”）。DeepSeek-R1 会将这些结构化信息作为输入，与需求文档的自然语言描述结合，形成更全面的语义背景。

示例：需求文档中描述“用户可以通过搜索框搜索商品”。知识图谱中补充了“搜索结果显示商品名称、价格和库存状态”，因此DeepSeek-R1 会据此生成更多覆盖性测试用例，确保搜索结果的完整性。

2. 消除语言模糊性

对于模糊描述，DeepSeek-R1 会通过知识图谱中的关系推断明确的测试路径。例如：

模糊描述：需求文档中仅提到“用户支付订单”。
知识图谱补充：Graphiti 提取了“用户-支付-订单”关系，并明确了“支付发生在结算页面”。
生成结果：DeepSeek-R1 据此生成测试用例，如“验证用户在结算页面完成支付后，订单状态正确更新为‘已支付’”。

通过知识图谱的补充，DeepSeek-R1 不再单纯依赖自然语言描述，而是结合结构化信息消除歧义。

3. 处理复杂依赖关系

对于需求中涉及多个模块的复杂依赖，Graphiti 提供了全局视图，帮助DeepSeek-R1 理解模块间的交互。例如：

需求描述：用户可以将商品加入购物车，并在结算页面完成支付。
知识图谱关系：
- 用户-加入-购物车
- 购物车-生成-订单
- 订单-支付->状态更新
生成结果：DeepSeek-R1 结合上述关系，生成了一系列联动测试用例：
1. 验证用户将商品加入购物车后，购物车状态正确显示。
2. 验证在结算页面完成支付后，订单状态由“待支付”更新为“已支付”。

这种处理方式确保了测试用例覆盖了模块间的交互场景。

实战：结合Graphiti与DeepSeek-R1生成测试用例

以下通过实际案例，演示从需求文档到知识图谱构建，再到测试用例生成的完整流程。

场景说明

假设我们需要为一个在线购物系统生成测试用例，需求文档部分如下：

1. 用户可以通过搜索框搜索商品。
2. 搜索结果应按照相关性降序排列，并显示商品名称、价格和库存状态。
3. 用户可以将商品加入购物车，并在结算页面完成支付。

步骤 1：用Graphiti提取知识图谱

从需求文档中提取实体和关系：

from graphiti import KnowledgeGraph# 初始化知识图谱
kg = KnowledgeGraph()# 输入需求文档
requirements = """
用户可以通过搜索框搜索商品。
搜索结果应按照相关性降序排列，并显示商品名称、价格和库存状态。
用户可以将商品加入购物车，并在结算页面完成支付。
"""# 构建知识图谱
kg.build_from_text(requirements)# 查看抽取的实体和关系
print(kg.entities)  # ['用户', '搜索框', '商品', '搜索结果', '购物车', '结算页面', '支付']
print(kg.relations)  # [('用户', '搜索', '商品'), ('结果', '显示', '商品信息'), ('用户', '加入', '购物车'), ('用户', '支付', '订单')]

步骤 2：结合DeepSeek-R1生成测试用例

加载知识图谱与需求文档：

from deepseek import TestCaseGenerator# 初始化测试用例生成器
generator = TestCaseGenerator()# 加载需求文档和知识图谱
generator.load_requirements(requirements)
generator.load_knowledge_graph(kg)

生成测试用例：

test_cases = generator.generate()for tc in test_cases:print(tc)

生成结果（部分示例）：

验证用户通过搜索框输入商品名称后，搜索结果按相关性降序排列。
验证搜索结果中显示的商品信息包含名称、价格和库存状态。
验证用户将商品加入购物车后，购物车页面正确更新。
验证用户在结算页面完成支付后，订单状态正确变为“已支付”。

知识图谱与DeepSeek-R1结合的价值

语义补充：结构化的知识图谱为大模型提供明确的上下文和语义支持，减少了生成歧义。
上下文补全：通过实体和关系的补充，确保测试用例覆盖了所有需求。
复杂场景处理：通过多实体关系建模，确保模块间的依赖关系被准确捕捉。

结语

在自动化测试领域，知识图谱为大模型的应用提供了强大的辅助支持。通过Graphiti提取需求文档中的语义信息，并结合DeepSeek-R1 处理模糊信息，测试工程师可以生成更加精准、全面的测试用例。未来，随着知识图谱技术的发展，测试用例生成的智能化和精准性将进一步提升。如果还未尝试过Graphiti与DeepSeek-R1的结合，不妨动手实践，让知识图谱成为测试工程师的利器！