打造自己的 AI QA 助手 — 自动化测试理解，使用 LangChain 与 OpenAI

Source: Dev.to

为什么要这样做？

作为 QA 工程师，我们经常处理 JSON 或 Jira/Xray 中的测试用例、.feature 文件中的 BDD 规范、Markdown 需求、.txt 与 .html 格式的日志、Allure 报告以及 PDF——这些文件分散在不同的工具和文件夹中。跨所有文件搜索既慢又重复，还容易出错。

解决方案： 一个 AI 驱动的机器人，能够理解所有测试制品并用自然语言回答问题，像真正的助理一样工作。

机器人能做什么

• 提问 如：
  • “TC‑002 的测试步骤是什么？”
  • “总结登录测试用例。”
  • “PDF 中关于边缘情况的内容是什么？”
• 支持的文件类型：
  • .json – 结构化测试用例
  • .feature – BDD 场景
  • .md, .txt, .html – 需求、日志、报告
  • .pdf, .docx – 规格文档
• 工作原理：
  1. 将内容拆分成可搜索的块。
  2. 创建语义嵌入。
  3. 将其存入 FAISS 向量数据库。
  4. 使用 OpenAI 生成自然语言响应。

技术栈

• LangChain – 负责数据加载、块划分和检索编排。
• OpenAI – 生成适合 QA 的答案。
• FAISS – 快速的语义向量搜索。
• Python – 实现语言。

使用方法

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/aiqualitylab/AI-QA-Assistant-Bot.git
cd AI-QA-Assistant-Bot

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 设置 OpenAI API 密钥

在项目根目录创建 .env 文件：

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

你可以在 OpenAI 平台 获取 API 密钥。

4. 运行助理

python bot.py

首次运行时会对文档进行索引；后续运行会复用已保存的索引。你会看到：

🤖 QA Assistant Ready! Ask anything (type 'exit' to quit')

现在可以开始提问，实时获得 AI 驱动的答案。

示例用例

• “TC‑003 包含什么？”
• “总结所有关于结账的测试用例。”
• “日志中关于支付错误的内容是什么？”
• “给我登录时使用无效凭证的测试步骤。”

工作原理细节

• 来自 langchain_community.loaders 的 文档加载器 支持多种格式。
• 递归块划分 将大文本拆分为有重叠的片段。
• OpenAIEmbeddings 将块转换为向量。
• FAISS 对向量进行索引并进行语义搜索。
• RetrievalQA 将你的问题与最佳匹配的文档进行匹配并生成答案。

为什么重要

QA 工程师不再需要：

• 在数百行代码中使用 Ctrl + F。
• 在 Jira、Confluence、Allure、Git 等之间切换。
• 手动关联日志和测试用例。

助理让你工作更聪明，而不是更辛苦。

演示可用

在本地使用自己的测试制品进行尝试。克隆仓库 👉 https://github.com/aiqualitylab/AI-QA-Assistant-Bot

QA Assistant Bot 概览

一个为 QA 工程师打造的 AI 助手，使用 OpenAI + LangChain 来回答来自测试用例、特性文件、日志、规格等的自然语言问题。

目标

• 提出自然语言问题，如 “TC‑001 的步骤是什么？” 或 “列出登录的测试用例”。
• 快速了解测试规格和日志。
• 跨多种格式（JSON、Markdown、PDF 等）搜索。
• 自动化文档理解，降低手动工作量。

支持的文件类型

将文件放入 data/ 文件夹。机器人可以读取并建立索引的类型包括：

• .json – 测试用例
• .feature – BDD 规格
• .md – 需求文档
• .txt – 日志文件
• .html – 报告
• .pdf – 测试文档
• .docx – Word 规格

安装

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/aiqualitylab/AI-QA-Assistant-Bot.git
cd qa-bot

2. 设置 Python 环境

确保已安装 Python 3.10+，然后安装依赖：

pip install -r requirements.txt

3. 创建 .env

按照前文描述添加你的 OpenAI 密钥。