基于Agentic RAG的混合向量图与多代理协同的软件测试
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内容提要
我们提出了一种基于Agentic检索增强生成（RAG）系统的软件测试自动化方法。该方法结合自主AI代理和混合向量图知识系统，自动生成测试计划、用例和质量工程指标。利用大型语言模型（如Gemini和Mistral），系统的准确性从65%提升至94.8%，并确保文档可追溯性。实验结果表明，测试时间缩短85%，效率提升85%，预计节省35%成本，并加快上线2个月。
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关键要点
- 提出了一种基于Agentic检索增强生成（RAG）系统的软件测试自动化方法。
- 该方法结合自主AI代理和混合向量图知识系统，自动生成测试计划、用例和质量工程指标。
- 利用大型语言模型（如Gemini和Mistral），系统的准确性从65%提升至94.8%。
- 确保文档可追溯性，覆盖整个质量工程生命周期。
- 实验结果显示，测试时间缩短85%，效率提升85%，预计节省35%成本。
- 加快上线时间，提前2个月实现上线。
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