基于LangChain手工测试用例转App自动化测试生成工具
在传统App自动化测试中，测试工程师需手动将功能测试用例转化为自动化用例。市面上多数产品通过录制操作生成测试用例，但可维护性差。本文探讨了利用大模型直接生成自动化测试用例的可能性，介绍了如何使用LangChain将功能测试用例转换为App自动化测试用例，大幅节省人力与资源。通过封装App底层工具并与大模型结合，记录执行步骤并生成自动化测试代码，最终实现高效自动化的测试流程。
从数据中台到数据飞轮：企业升级的必然之路
在探讨是否需从数据中台升级至数据飞轮前，我们应先理解两者之间的关系。数据中台作为数据集成、清洗及治理的强大平台，是数据飞轮的基础；而要实现数据飞轮，则需进一步增强数据自动化处理与智能化利用能力。借助机器学习与人工智能技术，“转动”数据并创建反馈机制，使数据在循环中不断优化，如改进产品推荐系统，进而形成数据飞轮。此外，为了适应市场变化，企业还需提高数据基础设施的敏捷性和灵活性，这可通过采用微服务架构和云计算技术来达成，从而确保数据系统的快速扩展与调整，支持数据飞轮高效运转。综上所述，数据中台虽为基础，但全面升级至数据飞轮则需在数据自动化处理、反馈机制及系统敏捷性方面进行全面提升。
LangChain: 大语言模型的新篇章
本文介绍了LangChain框架，它能够将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合，从而实现功能更加强大的应用。接着，对LangChain的关键概念进行了详细说明，并基于该框架进行了一些案例尝试，旨在帮助读者更轻松地理解LangChain的工作原理。
大语言模型应用框架介绍
大型语言模型（LLM）是在大规模文本数据上训练而成，用于执行自然语言处理任务的深度学习模型，如文本分类、问答、总结和生成等。尽管LLM如ChatGPT、GPT-3、LaMDA等备受关注，但其泛化能力和特定任务优化方面仍有限制。为此，应用框架如LangChain应运而生，提供了更优化的解决方案。学习LLM应用框架可循序渐进，掌握其应用场景及常见框架，构建具体应用。