全景課程大綱

COMPREHENSIVE COURSE OUTLINE

5.15日

大模型及其在軟件測試的基本應(yīng)用

課程大綱：

以ChatGPT為例，幫助學員掌握大模型相關(guān)的知識、技術(shù)，夯實大模型應(yīng)用基礎(chǔ)，為第二天深度實踐做準備。

注：下面實踐、練習或案例都會引用軟件測試的實例

1)從NLP 技術(shù)演進史說起

2)誰與GPT爭鋒：大語言模型的誕生和進化

3)InstructGPT到ChatGPT的誕生

4)讓ChatGPT驚艷一會，感受其魅力

5)深入ChatGPT核心技術(shù)：Transformer、預(yù)訓(xùn)練模型、Prompt學習、指令微調(diào)、思維鏈等

6)練習：開源大模型fine- tuning實踐

7)如何構(gòu)建自己的測試大模型

8)未來人機交與智能是常態(tài)：Zero-shot、few-shot 等Prompt技術(shù)

9)Prompt原則與策略

10)FlowGPT介紹與使用

11)OpenAI cookbook解析

12)Prompt應(yīng)用技巧、最佳實踐與練習

13)NL2SQL 及其練習

14)完整的軟件測試計劃、測試用例生成展示

15)實操練習：測試計劃、測試用例生成

16)練習點評和小結(jié)

17)總結(jié)：LLM在軟件測試應(yīng)用現(xiàn)狀全景圖

5.16日

軟件測試深度應(yīng)用LLM

課程大綱：

測試人員主要工作集中在測試分析、測試設(shè)計，或者說集中在功能測試、接口測試、性能測試和安全性測試，本模塊側(cè)重在這些方面深度應(yīng)用LLM技術(shù)，講解過程中伴隨練習與實踐。

1）讓LLM熟悉我們的業(yè)務(wù)：向量數(shù)據(jù)庫和RAG技術(shù)
2）LLM扮演不同角色：AI智能體
3）LangChain技術(shù)框架
4）用RAG+LangChain實現(xiàn)ChatPDF
5）構(gòu)建“測試專家”智能體：TestCopilot
6）LLM智能體助力需求/設(shè)計評審
7）ChatGPT參與代碼評審
8）借助IDE 插件生成和評審代碼
9）IDE 插件和智能體做UT的比較
10）借助智能體完成深度的測試分析
11）智能體完善測試用例的設(shè)計
12）智能體幫助我們進行自動化測試的腳本開發(fā)
13）借助LLM完成接口測試
14）智能體助力移動端探索測試
15）智能體助力性能測試設(shè)計與結(jié)果分析、診斷建議
16）智能體助力網(wǎng)站頁面的漏洞分析
17）多模態(tài)大模型在測試智能化中的應(yīng)用
18）LLM在測試應(yīng)用的前景與展望
19）總結(jié)，Q&A