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基于代理的增强生成（RAG）系统在软件测试中的应用：混合向量-图与多代理编排
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于代理的增强生成（RAG）系统的自动化软件测试方法，该方法结合自主AI代理与混合向量-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（LLMs），测试准确性从65%提升至94.8%，并在企业项目中实现85%的测试时间缩短和35%的成本节省。
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关键要点
- 提出了一种基于代理的增强生成（RAG）系统的自动化软件测试方法。
- 结合自主AI代理与混合向量-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（LLMs），测试准确性从65%提升至94.8%。
- 在企业项目中实现85%的测试时间缩短和35%的成本节省。
- 确保在质量工程生命周期中全面的文档可追溯性。
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延伸问答
基于代理的增强生成（RAG）系统如何提高软件测试的准确性？
该系统利用大型语言模型（LLMs），将测试准确性从65%提升至94.8%。
RAG系统在软件测试中实现了哪些成本节省？
在企业项目中，RAG系统实现了35%的成本节省。
RAG系统如何自动生成测试计划和用例？
该系统结合自主AI代理与混合向量-图知识系统，自动生成测试计划、用例和质量工程指标。
使用RAG系统后，软件测试的时间缩短了多少？
使用RAG系统后，测试时间缩短了85%。
RAG系统在质量工程生命周期中如何确保文档可追溯性？
RAG系统确保在质量工程生命周期中全面的文档可追溯性。
RAG系统的实验验证在哪些项目中进行？
实验验证在企业的Corporate Systems Engineering和SAP迁移项目中进行。
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