崔宸
去哪儿旅行高级Java开发工程师
2022年加入去哪儿旅行基础架构-基础平台团队，主要负责测试域工具的研发。参与过自动化测试、联调平台、写压测等项目，对录制回放场景有深入了解。 熟悉AI大模型通识，23年开始主攻AI大模型应用方向，了解大模型的能力边界，负责过AI checklist，AI代码可视化等项目，完成AIGC在测试域、需求域提效的应用落地。在去哪儿AIGC HACKATHON大赛获得冠军。
演讲主题
AI Checklist：Qunar结合AIGC在测试域的提效实践
简介：随着ChatGPT的广泛应用，大量的自然语言处理工作得以自动化。而在测试流程中，checklist的编写是qa角色对需求文档这样一种自然语言的梳理，翻译以及理解的过程，因此可以借助大模型AI对需求文档进行自动化生成checklist的工作，从而降低人工成本。并且为自测自发项目生成chekclist辅助开发自测，提高项目开发及测试的效率与质量。 大纲： 1.去哪儿在测试域的痛点介绍 2.AI checklist项目的设计方案 a)业界参考样例 b)Qunar探索的解决方案 c)系统架构 i.需求文档预处理模块 ii.需求点分析模块 iii.AIGC基建模块 iv.Checklist的转换模块 d)样例展示 3.对自动生成case的效果评估方案 a)效果评估指标介绍 b)效果评估方案对比 c)基于embedding的自动效果评估方案介绍 4.成果及后续计划 a)目前效果 b)未来计划
