本发明专利技术涉及软件开发及测试技术领域，提供一种基于AIGC的黑盒测试方法及系统。该方法包括：对待测试的接口文档进行格式转换，获得符合LLMs模型格式的接口模型数据；编辑用于黑盒测试的prompt提示语，将叠加所述prompt提示语的接口模型数据送入LLMs模型，获得测试用例集合；基于所述测试用例集合编辑测试参数，调用LLMs模型根据所述测试参数输出获得测试代码及测试脚本；基于所述测试代码及所述测试脚本进行黑盒测试，获得测试结果；将所述测试结果送入LLMs模型，输出测试报告。本发明专利技术增加了黑盒测试用例覆盖度，提升效率和准确度，并以标准化和流程化方式，规范整个黑盒测试过程，减少软件系统从研发到上线的时间周期。
1、软件测试作为软件开发在上线发布前至关重要的一个环节，主要用于检测软件产品在运行过程中是否有出错和运行不通过现象，测试结果的合格与否直接决定其是否具备上线运行的能力。而软件黑盒测试则是最贴近用户使用模式的一种测试方式，在不考虑软件内部结构时，以调用程序接口方式进行测试，它只检查程序功能是否按照需求规格说明书的规定正常使用，即根据指定输入条件以获取期望的结果。黑盒测试是主要针对软件界面和软件功能进行测试。
2、软件系统通常由多个子系统、子模块、以及开源组件组合与集成，为了保证系统开始集成前各分、子系统之间功能正常，以及确保在发布后软件与系统正常运行，分别需要在系统集成和系统发布之前对分、子系统和完整系统进行基于接口的黑盒测试，并待测试完成后形成必要的测试报告。
3、但随着软件系统覆盖功能越多，系统复杂度越来越高，分、子系统组成的数量越来越多，需要集成的外部系统越来越多等情况，系统的各类接口数量超过百余个，其基于接口的黑盒测试的工作量和复杂度也随之激增，容易造成接口测试整体覆盖度不全，分、子系统的迭代升级影响整个系统测试，为黑盒测试带来巨大难度，同时缺乏统一的自动化测试平台，也增加了测试工作量及耗时周期，且多人协同的情况下出错率较高。
>2、本专利技术提供一种基于aigc的黑盒测试方法，包括：3、s1：对待测试的接口文档进行格式转换，获得符合llms模型格式的接口模型数据；
4、s2：编辑用于黑盒测试的prompt提示语，将叠加所述prompt提示语的接口模型数据送入llms模型，获得测试用例集合；
5、s3：基于所述测试用例集合编辑测试参数，调用llms模型根据所述测试参数输出获得测试代码及测试脚本；
6、s4：基于所述测试代码及所述测试脚本进行黑盒测试，获得测试结果；
7、s5：将所述测试结果送入llms模型，输出测试报告。
8、根据本专利技术提供的一种基于aigc的黑盒测试方法，步骤s1中的所述接口模型数据为json格式。
9、根据本专利技术提供的一种基于aigc的黑盒测试方法，步骤s1还包括：
10、s11：判断对待测试的接口文档的格式，
11、若所述接口文档为swagger接口说明文件，则不对待测试的接口文档进行格式转换，执行步骤s2；
12、若所述接口文档为pdf格式接口说明文件或word格式接口说明文件，则执行步骤s1，将待测试的接口文档进行格式转换为所述接口模型数据。
13、根据本专利技术提供的一种基于aigc的黑盒测试方法，步骤s2中，用于黑盒测试的所述prompt提示语基于所述接口模型数据解析获得的接口uri及接口参数编辑。
14、根据本专利技术提供的一种基于aigc的黑盒测试方法，步骤s2还包括：
15、s21:对所述测试用例集合进行校验，
16、若所述测试用例集合覆盖接口模型数据中的所有待测试内容，则执行步骤s3；
17、若所述测试用例集合未覆盖接口模型数据中的所有待测试内容，则重新编辑编用于黑盒测试的prompt提示语，并将叠加重新编辑的prompt提示语后的接口模型数据再次送入llms模型，直至获得的测试用例集合覆盖接口模型数据中的所有待测试内容。
18、根据本专利技术提供的一种基于aigc的黑盒测试方法，步骤s2中的所述测试用例集合包括用例编码、请求方式、输入参数及预期结果。
19、根据本专利技术提供的一种基于aigc的黑盒测试方法，步骤s3中的所述测试参数包括：测试脚本语言、测试轮次及测试结果输出类型。
20、本专利技术还提供一种基于aigc的黑盒测试系统，包括：
21、模式转换模块：用于对待测试的接口文档进行格式转换，获得符合llms模型格式的接口模型数据；
22、用例集合模块：用于编辑用于黑盒测试的prompt提示语，将叠加所述prompt提示语的接口模型数据送入llms模型，获得测试用例集合；
23、代码脚本模块：用于基于所述测试用例集合编辑测试参数，调用llms模型根据所述测试参数输出获得测试代码及测试脚本；
24、测试输出模块：用于基于所述测试代码及所述测试脚本进行黑盒测试，获得测试结果；还用于将所述测试结果送入llms模型，输出测试报告；
25、其中，所述用例集合模块、所述代码脚本模块及所述测试输出模块均基于包括模型接口适配器的模型框架建立，所述模型框架根据所述用例集合模块编辑的所述prompt提示语自学习。
26、本专利技术还提供一种基于aigc的黑盒测试设备，包括：
27、存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
28、至少一个所述处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得基于aigc的黑盒测试设备执行如以上任一项所述的基于aigc的黑盒测试方法。
29、本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现如以上任一项所述的基于aigc的黑盒测试方法。
30、本专利技术提供的一种基于aigc的黑盒测试方法及系统，基于需要足够的人力和耗费较长的时间周期来解决，且解决效果未必能达到最优的问题所考虑，在软件测试的垂直领域中，引入aigc技术来提升测试效能，将复杂、多变、需要大量人工参与且耗时的环节交给大模型进行处理，增加黑盒测试用例覆盖度，在大量减少人员参与的情况下极大的提升效率和准确度，并以标准化和流程化方式，规范整个黑盒测试过程，减少软件系统从研发到上线的时间周期。
31、本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
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【技术保护点】
1.一种基于AIGC的黑盒测试方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于AIGC的黑盒测试方法，其特征在于，步骤S1中的所述接口模型数据为JSON格式。
3.根据权利要求1所述的一种基于AIGC的黑盒测试方法，其特征在于，步骤S1还包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于AIGC的黑盒测试方法，其特征在于，步骤S2中，用于黑盒测试的所述prompt提示语基于所述接口模型数据解析获得的接口URI及接口参数编辑。
5.根据权利要求1所述的一种基于AIGC的黑盒测试方法，其特征在于，步骤S2还包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于AIGC的黑盒测试方法，其特征在于，步骤S2中的所述测试用例集合包括用例编码、请求方式、输入参数及预期结果。
7.根据权利要求1所述的一种基于AIGC的黑盒测试方法，其特征在于，步骤S3中的所述测试参数包括：测试脚本语言、测试轮次及测试结果输出类型。
8.一种基于AIGC的黑盒测试系统，其特征在于，包括：
9.一种基于AIGC的黑盒测试设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于AIGC的黑盒测试方法。
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【技术特征摘要】
1.一种基于aigc的黑盒测试方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于aigc的黑盒测试方法，其特征在于，步骤s1中的所述接口模型数据为json格式。
3.根据权利要求1所述的一种基于aigc的黑盒测试方法，其特征在于，步骤s1还包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于aigc的黑盒测试方法，其特征在于，步骤s2中，用于黑盒测试的所述prompt提示语基于所述接口模型数据解析获得的接口uri及接口参数编辑。
5.根据权利要求1所述的一种基于aigc的黑盒测试方法，其特征在于，步骤s2还包括：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：邢驰，卢相宁，胡林，杨经纬，尚啸，
申请(专利权)人：中电信数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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