缺陷与测试用例的匹配方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本发明涉及计算机，具体而言，涉及一种缺陷与测试用例的匹配方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

1、测试用例是为某个特殊目标而编制的一组测试输入，执行条件以及预期结果，以便测试某个程序是否满足特定的需求。缺陷(defect)，常常称为bug，是软件程序中存在的某种破坏程序正常运行的问题、错误、或隐藏的功能缺陷；缺陷的存在会导致软件产品在某种程度上不能满足用户的需要。

2、由于用例系统平台会累积较多的测试用例，同时缺陷管理系统中也会累积较多的缺陷，直接将缺陷与测试用例进行匹配成为一项非常耗时且低效的任务。目前，测试人员通常需要手动将测试用例与缺陷进行关联，这个过程不仅耗时而且容易出错；还可以通过分词结果的交并比来进行测试用例-缺陷的匹配，但整体匹配准确率不高。

3、因此，现有技术中缺乏有效的自动化工具来辅助测试人员进行快速准确的匹配，导致测试周期延长，测试资源浪费。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种缺陷与测试用例的匹配方法、装置、电子设备和存储介质，以解决现有技术存在的匹配效率低、准确率不高的问题。

2、为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

3、第一方面，本发明提供一种缺陷与测试用例的匹配方法，所述方法包括：

4、根据待处理缺陷对应的知识图谱、待处理缺陷的缺陷描述信息和图数据库中存储的融合知识图谱获得匹配节点信息和匹配路径信息；所述融合知识图谱由多个历史测试用例各自对应的知识图谱与多个历史缺陷各自对应的知识图谱融合得到，所述待处理缺陷对应的知识图谱、所有历史测试用例对应的知识图谱以及所有历史缺陷对应的知识图谱均通过调用预训练的大语言模型获得；

5、根据所述匹配节点信息以及所述匹配路径信息构成的目标知识图谱、所述待处理缺陷的缺陷描述信息以及预设的匹配请求提示词调用所述大语言模型，获得所述大语言模型返回的匹配结果；所述匹配结果中包括所述待处理缺陷对应的匹配测试用例。

6、在可选的实施方式中，所述待处理缺陷对应的知识图谱和所述融合知识图谱均包括多个节点、各节点的属性、多条边以及各条边的属性，每个所述节点对应一个实体，每条边对应两个实体间的关系；所述根据待处理缺陷对应的知识图谱、待处理缺陷的缺陷描述信息和图数据库中存储的融合知识图谱获得匹配节点信息和匹配路径信息，包括：

7、根据所述待处理缺陷的缺陷描述信息与所述融合知识图谱中的所有节点、所有节点的属性进行节点匹配，获得匹配节点信息；所述匹配节点信息包括匹配节点以及匹配节点的属性；

8、根据所述待处理缺陷对应的知识图谱中的各边与所述融合知识图谱中的各边进行路径匹配，获得匹配路径信息；所述匹配路径信息包括匹配边以及匹配边的属性。

9、在可选的实施方式中，所述根据所述待处理缺陷的缺陷描述信息与所述融合知识图谱中的所有节点、所有节点的属性进行节点匹配，获得匹配节点信息，包括：

10、确定所述待处理缺陷的缺陷描述信息中的关键词；

11、遍历所述融合知识图谱中的每个节点，并计算每个节点与所述关键词的相似度以及每个节点的属性与所述关键词的相似度；

12、根据所述融合知识图谱中的各节点与所述关键词的相似度确定最相似的第一预设数目个匹配节点，根据所述融合知识图谱中的各节点的属性与所述关键词的相似度确定最相似的第二预设数目个匹配节点；

13、根据所述第一预设数目个匹配节点、所述第一预设数目个匹配节点的属性、所述第二预设数目个匹配节点以及所述第二预设数目个匹配节点的属性得到匹配节点信息。

14、在可选的实施方式中，所述根据所述待处理缺陷对应的知识图谱中的各边与所述融合知识图谱中的各边进行路径匹配，获得匹配路径信息，包括：

15、从所述待处理缺陷对应的知识图谱中的起始节点开始，按照所述待处理缺陷对应的知识图谱中的所有边构成的目标路径，查找所述融合知识图谱中是否存在当前节点到所述目标路径中的下一个目标节点的边；

16、将查找到的边作为匹配边，并根据所述匹配边和所述匹配边的属性得到匹配路径信息。

17、在可选的实施方式中，所述方法还包括：

18、若基于所述目标知识图谱未获取到所述待处理缺陷对应的匹配测试用例，则根据所述融合知识图谱、所述待处理缺陷的缺陷描述信息以及所述匹配请求提示词调用所述大语言模型，根据所述大语言模型重新返回的匹配结果获得所述待处理缺陷对应的匹配测试用例。

19、在可选的实施方式中，所述方法还包括：

20、根据所述待处理缺陷对应的知识图谱更新所述图数据库中存储的融合知识图谱。

21、在可选的实施方式中，所述待处理缺陷对应的知识图谱通过以下方式获得：

22、根据待处理缺陷的缺陷描述信息和预设的知识图谱构建提示词调用所述大语言模型，获得所述大语言模型返回的所述待处理缺陷对应的知识图谱。

23、第二方面，本发明提供一种缺陷与测试用例的匹配装置，所述装置包括：

24、查询模块，用于根据待处理缺陷对应的知识图谱、待处理缺陷的缺陷描述信息和图数据库中存储的融合知识图谱获得匹配节点信息和匹配路径信息；所述融合知识图谱由多个历史测试用例各自对应的知识图谱与多个历史缺陷各自对应的知识图谱融合得到，所述待处理缺陷对应的知识图谱、所有历史测试用例对应的知识图谱以及所有历史缺陷对应的知识图谱均通过调用预训练的大语言模型获得；

25、调用模块，用于根据所述匹配节点信息以及所述匹配路径信息构成的目标知识图谱、所述待处理缺陷的缺陷描述信息以及预设的匹配请求提示词调用所述大语言模型，获得所述大语言模型返回的匹配结果；所述匹配结果中包括所述待处理缺陷对应的匹配测试用例。

26、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如前述实施方式中任一项所述的缺陷与测试用例的匹配方法的步骤。

27、第四方面，本发明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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述实施方式中任一项所述的缺陷与测试用例的匹配方法的步骤。

28、本发明实施例提供的缺陷与测试用例的匹配方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：根据待处理缺陷对应的知识图谱、待处理缺陷的缺陷描述信息和图数据库中存储的融合知识图谱获得匹配节点信息和匹配路径信息；融合知识图谱由多个历史测试用例各自对应的知识图谱与多个历史缺陷各自对应的知识图谱融合得到，待处理缺陷对应的知识图谱、所有历史测试用例对应的知识图谱以及所有历史缺陷对应的知识图谱均通过调用预训练的大语言模型获得；根据匹配节点信息以及匹配路径信息构成的目标知识图谱、待处理缺陷的缺陷描述信息以及预设的匹配请求提示词调用大语言模型，获得大语言模型返回的匹配结果；匹配结果中包括待处理缺陷对应的匹配测试用例。通过基于知识图谱以及大语言模型实现测试用例与缺陷的智能匹配，可以有效提升匹配效率以及匹配准确率。

29、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。