AI生成测试用例时的幻觉问题解决方案

最近在给企业落地AI生成测试用例，目前我们的采纳率已经达到85%左右，不过在设计相应测试case时，多少会存在AI幻觉，有不少自行“脑补”的情况，针对这样的现象，做了一些总结。

一.AI幻觉的核心痛点分析

1.知识缺失型幻觉，痛点表现：

• 生成测试用例时虚构不存在的业务规则（如"黑卡用户可透支支付"）
• 对行业专有术语的错误解读（将"冲正交易"理解为"正向交易"）
• 遗漏关键约束条件（未考虑跨境支付的汇率波动容忍度）

根本原因：

• 未覆盖垂直领域知识
• 缺乏实时业务规则获取通道
• 术语库与业务实际脱节

2.逻辑谬误型幻觉，痛点表现：

• 测试步骤顺序颠倒（先"提交订单"后"选择商品"）
• 违反因果律（要求"在登录前验证支付密码"）
• 边界条件矛盾（既设"最大购买量100件"又生成"购买150件"的用例）

根本原因：

• 缺乏业务场景的深度推理能力
• 未建立完整的流程校验机制
• 边界值管理策略缺失

3.数据失真型幻觉，痛点表现：

• 生成超出合理范围的数据（用户年龄=250岁）
• 字段类型错配（用字符串表示金额计算）
• 违反数据依赖关系（订单号与支付单号无关联）

根本原因：

• 数据字典未与测试生成系统对接
• 缺乏数据合规性校验层
• 未捕获字段间隐性约束

二.分层解决方案

1. 知识增强层（解决知识缺失）

从需求文档中系统性地识别和抽取关键实体（如用户、商品、订单等）及其相互关系，构建知识图谱的基础框架。

这包括明确实体属性、定义实体间关联类型（如"用户-购买-商品"、"订单-包含-商品"等关系），为后续知识组织提供结构化基础，梳理核心业务规则，采用统一编号格式（如"Rule-302：退款需在15分钟内审核"）。

这些规则应覆盖业务流程的各个关键环节，包括但不限于：交易规则（如支付时效）、风控规则（如异常交易检测）、服务规则（如响应时限）等，确保业务逻辑的完整性和可追溯性。

在生成用例前自动检索最新版API文档，强制关联相关业务规则（如每个操作步骤绑定规则ID）。

2. 逻辑校验层（解决流程谬误）

通过核心业务状态迁移图（如订单状态机）明确标注合法路径与禁止路径，并在用例生成时实时校验状态合法性；同时建立操作步骤的时序关系检查，包括设置不可逆约束（如支付→发货），形成闭环管控体系。

3. 数据治理层（解决数据失真）

通过数据工厂对接数据字典获取字段元数据（类型/范围/格式），根据字段特性自动生成合规测试数据并对生成数据施加业务规则约束，同时构建字段关联矩阵（如商品类目→可用支付方式）实现实时数据矛盾检测（如同一订单出现两种货币）及跨系统数据一致性检查，形成闭环数据治理体系。

三.运行保障机制

1. 人工检查

在电商业务操作案例中，当系统生成促销活动规则时，若出现满300减50等模糊表述会自动触发黄色警告，要求运营人员补充使用门槛说明。对于修改商家结算账户、批量退款等资金操作，系统会强制要求主管二次验证，并记录操作日志备查。

在商品描述生成环节，若检测到应当保证效果等典型幻觉表述，系统会将其加入特征库并拒绝发布。多模型协作机制具体表现为：生成模型会创新设计双11分层优惠方案，验证模型A检查折扣叠加逻辑是否自洽。

2.多模型交叉验证：

生成模型‌：评估内容的‌场景创新性‌与‌发散思维‌，确保生成结果具备多样性和创造性。

‌验证模型A‌：聚焦‌逻辑严谨性‌，通过结构化推理验证生成内容的合理性和一致性。

验证模型B‌：检查‌数据合规性‌，确保生成内容符合法律法规、伦理规范及平台政策。

3.反馈优化闭环：

反馈优化闭环通过缺陷分析看板实现系统性质量管控：每周统计幻觉类型分布（如模糊表述占比、高风险操作误报率等），标注商品描述生成、促销规则配置等高频出错业务模块，并建立修复进度追踪机制（含责任人、完成时限、验证结果等字段），确保问题发现-定位-解决的闭环管理。