DeepSeek新玩法： RAG Chatbot 3.0测试人的新大脑
前言
在软件测试领域，测试工程师面临着海量的信息需要处理和理解：产品文档、需求规格、测试用例、缺陷报告、各类标准规范等等。高效地获取信息、理解上下文、并进行知识关联，是提升测试效率和质量的关键.DeepSeek RAG Chatbot 3.0 的出现，为测试工程师提供了一个强大的智能助手和知识引擎，能够显著提升工作效率和测试质量。
DeepSeek RAG Chatbot 3.0 的核心能力与技术亮点
RAG (Retrieval-Augmented Generation) 架构: 结合了信息检索和文本生成两种技术，首先从海量文档中检索相关信息，然后利用检索到的信息生成自然语言回答。这确保了回答的准确性和相关性。
DeepSeek-7B 模型: 采用强大的 DeepSeek-7B 模型，能够理解复杂的问题，生成高质量的回答。
GraphRAG 集成: 构建知识图谱，将文档中的实体、关系进行结构化存储，从而实现更深入的语义理解和知识关联。
Chat History 集成: 维护聊天历史记录，能够理解对话上下文，进行多轮对话，提供更连贯、更精准的回答。
BM25 & FAISS: 使用 BM25 算法进行快速的文本相似度检索，使用 FAISS 库进行高效的向量相似度检索，确保信息检索的效率和准确性。
Neural Reranking (Cross-Encoder): 使用交叉编码器对检索结果进行重排序，进一步提升检索结果的质量。
HyDE (Hypothetical Document Embeddings): 生成假设性的文档嵌入，增强信息检索能力，尤其是在信息稀疏的情况下。
本地部署和离线运行: 完全本地部署，无需联网，保障数据安全和隐私。
一、安装与配置
DeepSeek RAG Chatbot 3.0 提供了两种安装方式：Python/venv 和 Docker 安装，本文主要介绍 Python/venv 安装方式。
1.1 Python/venv安装
这种方式较为灵活，允许您自定义配置，但需要一定的 Python 环境知识。
步骤 1: 克隆代码库 & 安装依赖
bashgit clone https://github.com/SaiAkhil066/DeepSeek-RAG-Chatbot.git 步骤 2: 创建虚拟环境
bashpython -m venv venv 步骤 3: 激活虚拟环境
bash# Windows:venv\Scripts\activate
步骤 4: 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt 步骤5: 下载 & 设置 Ollama
1. 下载 Ollama: 访问 [https://ollama.com/](https://ollama.com/) 下载并安装 Ollama。 Ollama 是一个用于运行和管理大型语言模型的工具。
2. 拉取所需模型:
bashollama pull deepseek-r1:7bollama pull nomic-embed-text详细解释:
`ollama pull deepseek-r1:7b`: 从 Ollama 的模型库中下载 DeepSeek-7B 模型。 这个模型是 DeepSeek RAG Chatbot 3.0 的核心组件，用于生成自然语言回答。
`ollama pull nomic-embed-text`: 从 Ollama 的模型库中下载 Nomic 文本嵌入模型。 这个模型用于将文本转换为向量表示，用于信息检索和知识关联。
3. 自定义模型 (可选): 如果您想使用不同的模型，可以修改环境变量或 `.env` 文件中的 `MODEL` 和 `EMBEDDINGS_MODEL` 变量。
步骤6: 运行 Chatbot
1. 启动 Ollama 服务:
bashollama serve 确保 Ollama 服务正在运行。
2. 启动 Streamlit 应用:
bashstreamlit run app.py Streamlit 是一个用于构建 Web 应用的 Python 库。 这条命令会启动 DeepSeek RAG Chatbot 3.0 的 Web UI。
3. 访问 Chatbot UI: 在您的浏览器中打开 `http://localhost:8501` 访问 Chatbot UI。
二、DeepSeek RAG Chatbot 3.0 如何赋能测试工程师
测试工程师经常需要花费大量时间阅读需求文档，理解产品功能和业务逻辑. DeepSeek RAG Chatbot 3.0 可以帮助测试工程师快速理解需求，提升效率：
需求解读： 将需求文档上传到 Chatbot，可以针对特定需求提问，例如：“用户登录的流程是怎样的？” Chatbot 会检索需求文档，并提取相关信息，生成简洁明了的回答。
需求分析： 可以进一步追问：“用户登录失败的情况有哪些？”， Chatbot 会根据需求文档，分析各种登录失败的可能性，例如：密码错误、账户被锁定、网络连接问题等等。
需求冲突检测： 如果需求文档中存在不一致或冲突的地方，Chatbot 可以帮助检测出来。例如，可以提问：“需求文档中关于订单取消的规则是否一致？” Chatbot 会分析文档，找出可能存在的冲突。
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生成测试点： 基于需求文档，可以提问：“根据需求文档，用户注册模块需要测试哪些方面？” Chatbot 会自动分析需求，生成一份详细的测试点列表，例如：用户名格式验证、密码强度验证、验证码有效性、邮箱验证、重复注册等等。
示例：
假设测试工程师正在测试一个电商平台的搜索功能，需求文档中描述了搜索功能的各种特性：
·用户输入关键词进行搜索
· 搜索结果按照相关度排序
· 支持模糊搜索
· 支持搜索历史记录
测试工程师可以将这份需求文档上传到 DeepSeek RAG Chatbot 3.0，然后提出以下问题：
“搜索结果如何排序？” Chatbot 会回答：“搜索结果按照相关度排序。”
“是否支持模糊搜索？” Chatbot 会回答：“支持模糊搜索。”
“用户搜索历史记录如何保存和展示？” Chatbot 会检索文档，找到关于搜索历史记录的描述，并生成详细的回答。
“如果用户输入一些特殊的字符，例如 `!@#$%^&()`，搜索功能会如何处理？” Chatbot 会分析需求文档，如果文档中没有明确说明，则会提示测试工程师需要进一步确认需求。
2. 测试用例设计与生成:
设计高质量的测试用例是保障软件质量的关键。DeepSeek RAG Chatbot 3.0 可以辅助测试工程师设计更全面、更有效的测试用例：
用例生成： 根据需求文档或用户故事，可以要求 Chatbot 自动生成测试用例。例如，可以提问：“根据用户登录的需求，生成一组测试用例。” Chatbot 会生成包含正向和负向用例的测试用例列表。
边界值分析： 针对输入框或数据范围，可以要求 Chatbot 分析边界值，并生成相应的测试用例。 例如，可以提问：“用户名长度限制为 6-20 个字符，请生成边界值测试用例。” Chatbot 会生成测试用例，包括 5 个字符、6 个字符、20 个字符、21 个字符的用户名。
等价类划分： 针对不同的输入类型，可以要求 Chatbot 进行等价类划分，并生成相应的测试用例。例如，可以提问：“对于年龄输入框，进行等价类划分，并生成测试用例。” Chatbot 会划分出有效等价类 (例如：18-60 岁) 和无效等价类 (例如：小于 18 岁，大于 60 岁，非数字输入)，并生成相应的测试用例。
测试场景覆盖： Chatbot 可以帮助识别潜在的测试场景，并生成测试用例。例如，可以提问：“对于一个电商平台的购物车功能，有哪些可能的测试场景？” Chatbot 会生成各种测试场景，包括：添加商品到购物车、修改商品数量、删除商品、使用优惠券、结算订单等等。
示例：
测试工程师需要测试一个在线银行的转账功能，可以这样使用 DeepSeek RAG Chatbot 3.0：
“根据转账功能的需求，生成一组测试用例。” Chatbot 会生成包括正向用例和负向用例的测试用例，例如：
· 成功转账到同一银行账户
· 成功转账到不同银行账户
· 转账金额超过账户余额
· 转账金额小于最低转账金额
· 收款人账户不存在
“转账金额有上限吗？如果有，请生成边界值测试用例。” Chatbot 会检索需求文档，找到关于转账金额上限的描述，并生成边界值测试用例，例如：
· 转账金额等于上限值
· 转账金额小于上限值
· 转账金额大于上限值
“如果用户输入非数字的转账金额，会发生什么？” Chatbot 会分析需求文档，如果文档中没有明确说明，则会提示测试工程师需要进一步确认需求。
3. 缺陷报告撰写与分析:
清晰、准确的缺陷报告是开发人员修复缺陷的前提。DeepSeek RAG Chatbot 3.0 可以帮助测试工程师编写高质量的缺陷报告，并对缺陷进行分析：
报告生成： 根据测试结果，可以要求 Chatbot 自动生成缺陷报告。例如，可以输入测试步骤、实际结果、预期结果等信息，然后要求 Chatbot 生成缺陷报告。
问题描述： 如果对缺陷的描述不够清晰，可以要求 Chatbot 优化缺陷描述。 例如，可以输入一段粗略的缺陷描述，然后要求 Chatbot 进行润色，使其更加清晰、准确。
原因分析： 针对一些复杂的缺陷，可以要求 Chatbot 帮助分析可能的原因。 例如，可以输入缺陷的现象、日志信息等，然后要求 Chatbot 帮助分析可能的原因，例如：代码逻辑错误、配置问题、数据库问题等等。
相似缺陷查找： 可以将缺陷报告上传到 Chatbot，要求其查找相似的缺陷报告，从而了解该缺陷是否已经存在，或者是否与之前的缺陷有关联。
示例：
测试工程师发现了一个缺陷， 用户在注册时，如果输入的用户名包含特殊字符，系统会报错，但报错信息不明确。 测试工程师可以这样使用 DeepSeek RAG Chatbot 3.0：
“用户注册时，输入包含特殊字符的用户名，系统报错，报错信息不明确。请生成一份缺陷报告。” Chatbot 会根据提供的信息，生成一份包含以下信息的缺陷报告：
缺陷标题：用户注册时，包含特殊字符的用户名导致系统报错，报错信息不明确。
缺陷描述：在用户注册页面，输入包含特殊字符的用户名，例如 `test!user`，系统会显示一个通用的错误提示信息，例如 “注册失败”，而不是明确指出用户名包含非法字符。
重现步骤：
1. 打开用户注册页面。
2. 在用户名输入框中，输入包含特殊字符的用户名，例如 `test!user`。
3. 输入其他注册信息，例如密码、邮箱。
4. 点击注册按钮。
5. 观察系统报错信息。
预期结果：系统应该明确提示用户，用户名包含非法字符。
实际结果：系统显示通用的错误提示信息 “注册失败”。
“请优化缺陷描述，使其更加清晰、准确。” Chatbot 会对缺陷描述进行润色，例如：
“用户注册时，如果输入的用户名包含特殊字符（例如 !@#$%^&()），系统会抛出一个不明确的错误提示，用户无法得知具体原因。”
“在缺陷管理系统中，是否存在类似的缺陷报告？” Chatbot 会检索缺陷管理系统，查找是否存在类似的缺陷，例如：用户名格式验证不严格、报错信息不友好等等。
4. 测试文档管理与知识共享:
测试团队通常需要管理大量的测试文档，例如：测试计划、测试用例、测试报告、标准规范等等。DeepSeek RAG Chatbot 3.0 可以帮助测试团队高效地管理和共享知识：
文档检索： 可以快速检索测试文档，找到所需的信息。 例如，可以提问：“请查找关于性能测试的测试计划。” Chatbot 会检索文档库，找到相关的测试计划。
知识总结： 可以将多个测试文档上传到 Chatbot，要求其进行知识总结。例如，可以将过去几年的测试报告上传到 Chatbot，要求其总结出常见的缺陷类型和原因。
标准规范查询： 可以将软件测试的标准规范上传到 Chatbot， 随时查询相关规范。 例如，可以提问：“ISO 25010 标准中关于性能效率的定义是什么？” Chatbot 会检索标准规范，并提取相关信息。
知识图谱构建： 利用 GraphRAG 功能，可以将测试文档中的实体、关系进行结构化存储，构建知识图谱，从而实现更深入的知识关联和查询。 例如，可以构建一个关于缺陷的知识图谱，将缺陷、缺陷类型、缺陷原因、修复方案等信息关联起来，方便测试人员进行缺陷分析和知识共享。
示例：
测试团队需要查找关于接口测试的最佳实践，可以使用 DeepSeek RAG Chatbot 3.0：
“请查找关于接口测试的最佳实践。” Chatbot 会检索文档库，找到相关的文档，例如：团队内部的接口测试规范、互联网上关于接口测试的博客文章等等。
“请总结一下 RESTful API 接口测试需要注意哪些方面？” Chatbot 会分析文档，总结出 RESTful API 接口测试需要注意的方面，例如：
· 验证请求方法 (GET, POST, PUT, DELETE) 是否正确。
· 验证请求参数是否正确。
· 验证响应状态码是否正确。
· 验证响应数据格式是否正确。
· 验证接口的性能是否满足要求。
利用 GraphRAG 功能，构建一个关于接口测试的知识图谱，将接口名称、请求参数、响应数据、测试用例、缺陷报告等信息关联起来。 这样，测试人员可以通过知识图谱快速了解某个接口的测试情况，并找到相关的测试用例和缺陷报告。
5. 代码分析与审查:
虽然 DeepSeek RAG Chatbot 3.0 主要侧重于文档理解和信息检索，但它也可以辅助测试工程师进行代码分析和审查：
代码解释： 可以将代码片段上传到 Chatbot，要求其解释代码的功能和逻辑。 例如，可以上传一段复杂的代码，要求 Chatbot 解释这段代码的功能。
代码缺陷检测： 虽然 Chatbot 不能完全替代专业的代码分析工具，但它可以帮助检测一些简单的代码缺陷，例如：空指针异常、资源泄漏等等。
代码规范检查： 可以将代码上传到 Chatbot，要求其检查代码是否符合代码规范。 例如，可以上传一段代码，要求 Chatbot 检查代码的命名规范、注释规范等等。
示例：
测试工程师在进行代码审查时，遇到一段不太理解的代码，可以使用 DeepSeek RAG Chatbot 3.0：
将代码片段上传到 Chatbot，要求其解释代码的功能和逻辑。 Chatbot 会对代码进行分析，并给出代码的解释，例如：
“这段代码的功能是从数据库中查询用户信息。”
“这段代码使用了 try-catch 语句来处理异常。”
“这段代码使用了线程池来提高性能。”
“这段代码是否存在潜在的空指针异常？” Chatbot 会对代码进行分析，如果发现潜在的空指针异常，则会提示测试工程师。
“这段代码是否符合代码规范？” Chatbot 会检查代码的命名规范、注释规范等等，并指出不符合规范的地方。
总结
DeepSeek RAG Chatbot 3.0 是一款强大的智能助手和知识引擎，能够显著提升测试工程师的工作效率和测试质量。 通过结合 RAG 架构、DeepSeek-7B 模型、GraphRAG 集成、Chat History 集成等技术， DeepSeek RAG Chatbot 3.0 能够理解复杂的问题，生成高质量的回答，并进行深入的知识关联。