全景課程大綱

COMPREHENSIVE COURSE OUTLINE

5.15日

大模型及其在軟件測(cè)試的基本應(yīng)用

課程大綱：

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

注：下面實(shí)踐、練習(xí)或案例都會(huì)引用軟件測(cè)試的實(shí)例

1)從NLP 技術(shù)演進(jìn)史說起

2)誰與GPT爭(zhēng)鋒：大語言模型的誕生和進(jìn)化

3)InstructGPT到ChatGPT的誕生

4)讓ChatGPT驚艷一會(huì)，感受其魅力

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

6)練習(xí)：開源大模型fine- tuning實(shí)踐

7)如何構(gòu)建自己的測(cè)試大模型

8)未來人機(jī)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(shí)踐與練習(xí)

13)NL2SQL 及其練習(xí)

14)完整的軟件測(cè)試計(jì)劃、測(cè)試用例生成展示

15)實(shí)操練習(xí)：測(cè)試計(jì)劃、測(cè)試用例生成

16)練習(xí)點(diǎn)評(píng)和小結(jié)

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

5.16日

軟件測(cè)試深度應(yīng)用LLM

課程大綱：

測(cè)試人員主要工作集中在測(cè)試分析、測(cè)試設(shè)計(jì)，或者說集中在功能測(cè)試、接口測(cè)試、性能測(cè)試和安全性測(cè)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(xí)與實(shí)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(shí)現(xiàn)ChatPDF
5）構(gòu)建“測(cè)試專家”智能體：TestCopilot
6）LLM智能體助力需求/設(shè)計(jì)評(píng)審
7）ChatGPT參與代碼評(píng)審
8）借助IDE 插件生成和評(píng)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(cè)試分析
11）智能體完善測(cè)試用例的設(shè)計(jì)
12）智能體幫助我們進(jìn)行自動(dòng)化測(cè)試的腳本開發(fā)
13）借助LLM完成接口測(cè)試
14）智能體助力移動(dòng)端探索測(cè)試
15）智能體助力性能測(cè)試設(shè)計(jì)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(cè)試智能化中的應(yīng)用
18）LLM在測(cè)試應(yīng)用的前景與展望
19）總結(jié)，Q&A