openai生成测试用例

当然可以！为了生成测试用例，您可以使用以下步骤：

1. 确定要测试的功能或方法。了解您要测试的功能的输入和输出是非常重要的。

2. 确定一些典型的输入。考虑边界情况、特殊情况和常见情况，以确保您的测试用例覆盖了各种情况。

3. 编写测试用例。为每个输入编写一个测试用例，并确定预期的输出。

4. 执行测试用例。将测试用例应用于您的功能或方法，并验证实际输出是否与预期输出一致。

5. 检查测试结果。分析测试结果，查看是否有任何失败的测试用例，并尝试找出失败的原因。

6. 更新和改进。根据测试结果，根据需要更新和改进您的测试用例。确保您的测试用例覆盖了更多的情况，并且能够捕捉到潜在的错误。

希望这些步骤能够帮助您生成有效的测试用例！如果您需要更多帮助，请随时提问。

相关问题

python实现openai测试用例生成

### 使用Python编写针对OpenAI API的测试用例

为了创建有效的测试用例来验证OpenAI API的功能，可以采用结构化的方法。下面是一个具体的例子，展示了如何定义一个函数`generate_api_validation_tests`用于生成API端点描述对应的测试用例，并通过调用OpenAI的接口获得预期的结果。

#### 函数实现

该函数接收API描述作为输入参数，向指定的聊天完成服务发送请求，其中包含了系统角色设定以及用户提供的具体需求说明。最终解析来自OpenAI API的回答部分，将其作为新构建的测试案例返回给调用者[^1]。

import openai

def generate_api_validation_tests(api_description):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant that generates test cases to validate JSON responses from an API."},
            {"role": "user", "content": api_description}
        ]
    )
    
    return response['choices'][0]['message']['content']

在此基础上，还可以进一步扩展功能，比如增加异常处理机制以应对可能发生的错误情况；或是加入更多的上下文信息到消息列表中以便更精确地指导AI生成特定类型的测试数据。

对于实际应用而言，在执行上述操作之前应当确保已经正确配置了环境变量OPENAI_API_KEY指向合法有效的访问令牌[^2]。

AI白板画图测试用例怎么写

### 编写AI白板绘图功能的测试用例

#### 测试目标设定
为了确保AI辅助下的白板绘图功能正常工作，测试应覆盖多个方面，包括但不限于准确性、响应速度以及用户体验。具体来说：

- **输入验证**：确认用户提交的各种图形指令能够被正确解析并执行。
- **输出一致性**：保证由AI生成的内容与预期相符，在不同设备上显示效果一致。
- **性能评估**：测量系统处理请求所需时间，特别是在高并发情况下表现如何。

#### 输入验证案例设计
考虑到Excalidraw支持多种类型的对象创建（如矩形、圆形等），可以构建如下几个典型场景来检验算法是否能准确理解用户的意图[^2]：

def test_input_recognition():
    """验证基本形状识别"""
    
    shapes = ["rectangle", "circle"]
    for shape in shapes:
        result = ai_whiteboard.draw(shape)
        assert isinstance(result, dict), f"{shape} should be recognized as a dictionary"
        assert 'type' in result and result['type'] == shape, \
            f"The type of {shape} must match the input command."

#### 输出一致性检查
由于涉及视觉呈现部分，这部分更侧重于外观层面的一致性和稳定性。可以通过对比标准样本图像来进行自动化检测[^1]:

from PIL import ImageChops

def compare_images(image_a_path, image_b_path):
    img1 = Image.open(image_a_path)
    img2 = Image.open(image_b_path)

    diff = ImageChops.difference(img1.convert('RGB'), img2.convert('RGB'))
    if not diff.getbbox(): 
        return True
    else: 
        return False
    
def test_output_consistency():
    """比较实际渲染结果与预设模板之间的差异"""

    actual_image = "./output.png"
    expected_image = "./expected_template.png"

    is_identical = compare_images(actual_image, expected_image)
    assert is_identical, "The rendered output does not match the template provided."

#### 性能指标衡量
最后，关于效率方面的考量尤为重要，尤其是在实时交互环境中。这里建议采用压力测试的方式模拟大量并发访问，并记录下平均延迟时间和最大等待时长作为参考依据:

import timeit

def measure_performance(num_requests=1000):
    """统计一定数量请求下的平均响应耗时"""
    
    setup_code = """
from your_module import draw_with_ai
test_data = {"command": "draw circle"}
"""
    stmt = "draw_with_ai(test_data)"
    
    times = timeit.repeat(stmt=stmt, setup=setup_code, number=num_requests, repeat=3)
    avg_time = sum(times)/len(times)
    max_wait = max(times)

    print(f"Avg response time over {num_requests}: {avg_time:.4f}s")
    print(f"Max waiting period observed :{max_wait:.4f}s")

    # 假定合理的阈值范围为 (0.5s, 2s)，超出则视为异常情况
    acceptable_range = (.5, 2.)
    within_limits = all([acceptable_range[0]<=t<=acceptable_range[1] for t in times])
    assert within_limits, "Performance metrics fall outside accepted limits!"

通过上述三个维度全面考察AI驱动型白板绘画系统的可靠性及其核心竞争力所在——即快速而精准地完成指定任务的能力。