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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

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