测试人必读：定制大模型 + RAG，AI 时代的新搭子

大语言模型（LLM）和 RAG（检索增强生成）正在以不可忽视的速度进入软件测试的世界。曾经觉得离测试很远的 AI，如今正出现在测试用例生成、文档分析、缺陷总结、接口测试建议等多个场景中。但很多测试人对它们仍充满疑问：这到底是什么？和我们有什么关系？是不是又一波“看上去很美”的技术潮？

本文将用最通俗的方式告诉你：LLM 是什么、RAG 怎么工作、为什么值得你现在就了解它们——尤其是在测试岗位上。

LLM 就像一个聪明但“嘴贫”的顾问

大语言模型，像 ChatGPT、Claude、Gemini，基本原理是在海量文本中学习语言和知识，然后基于“上下文”预测下一个最可能的词语。听起来抽象？换个方式说，它就像一个非常会聊天、非常懂语言的测试顾问。

比如你对它说：“请帮我设计一组电商下单流程的测试用例”，它会立刻给你写出一整页。但问题来了：它写的，可能完全是“编”出来的。

因为它并不知道你们公司的业务逻辑、接口文档、已有的测试范围，它只是靠过去见过的文本“蒙”一个最像答案的答案。就像一个闭卷考试高手，能胡扯出一堆内容，但不一定有根据。

RAG：给 LLM 发放“参考资料”的系统

所以 RAG（Retrieval-Augmented Generation）就来了。你可以把它理解为一个非常聪明的“查资料模块”——在 LLM 回答之前，先帮它去查你们项目的相关文档、接口定义、历史用例，再把这些资料拼进提示词里，一起交给 LLM。

举个比喻：

没有 RAG 的 LLM = 闭卷考试，靠印象答题；

有了 RAG = 带着资料进考场，边看边写答案。

这就极大减少了胡说八道的风险。

RAG 的本质是三个步骤：

用户提问（如“分析这个需求的潜在边界测试点”）

检索相关知识（比如需求文档、接口说明、历史缺陷）

让 LLM 参考这些内容生成回答

对测试人来说，最关键的是：RAG 让 LLM 开始说“人话”了。

Customized LLM：让 AI 懂你的测试语言

再往前一步，你可能还希望模型能更懂你们的测试语境，比如“用例”、“冒烟”、“边界值”、“回归测试”这些术语，模型不能瞎猜。这时候，定制化的大模型（Customized LLM）就显得非常关键。

Customized LLM 并不是你重新训练一个模型，而是在原有基础上，通过以下几种方式“调教”它：

加入你们的测试资料或术语库

定义更贴近业务的 Prompt 模板

对 LLM 输出做进一步裁剪或验证

比如说，你输入“验证注册流程”，通用模型可能给你写一段说明文字；而定制后的 LLM 会输出结构化测试点，明确分出功能验证、异常输入、边界值检查等，并考虑你们项目的一些特定约束。

换句话说：你在塑造一个“更懂你的测试语言”的 AI 搭子。

AI 在测试工作中的真实用武之地

我们说回实战。如果你是测试工程师，每天的工作是处理需求文档、写用例、分析测试点，那么以下这些流程都可以引入 LLM + RAG 来提效：

测试点建议生成：输入一段需求，模型参考历史用例与接口，输出第一版测试点

用例检查：对已有用例做边界检查建议，补充遗漏项

接口测试辅助：输入接口文档，自动分析测试路径与组合边界

缺陷聚合报告：输入缺陷列表，让模型总结根因、频发模块、重测建议

会议纪要整理：把语音转写文本丢给模型，输出结论、任务、风险点

有人已经开始这么干了。我们调研中的一位工程师说得很直接：

“用了 LLM 后，不是说我写用例的活儿没了，而是从收集资料到初稿生成这段，节省了 70% 的时间。”

当然，别把它当成万灵药

AI 不会取代测试人，但不会用 AI 的测试人，会逐渐被边缘化。

在目前技术水平下，LLM 的生成内容仍有“幻觉”风险，即便加了 RAG，结果也不一定完美。你需要做的是：

把它当成你的助手，不是判断者；

永远人工复查模型输出，尤其是在关键场景；

根据项目语境做定制微调，而不是一味使用通用模型。

这就像你带了一个聪明的实习生，他能加快你很多流程，但他说的不能全信，也不能不带。

写在最后

Customized LLM 和 RAG 不是什么高高在上的科研黑科技，它们已经实实在在成为测试团队的新工具。你不需要做 AI 工程师，只需要理解它的工作原理，知道什么时候用它、怎么用它。

它不是来取代你，而是来帮你节省脑力、腾出空间，做更重要的判断。

如果你觉得这篇文章对你有帮助，欢迎转发或在评论区说说你最想在哪个测试环节尝试使用 AI 工具。

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