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龙图腾网获悉西安中朗智控科技有限公司申请的专利基于大语言模型的软件配置项测试用例自动生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119336609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411884199.9，技术领域涉及：G06F11/36；该发明授权基于大语言模型的软件配置项测试用例自动生成方法是由刘琦设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的软件配置项测试用例自动生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大语言模型的软件配置项测试用例自动生成方法，涉及软件测试技术领域。为了解决现有技术中，系统的灵活性和可移植性受限，难以适应不断变化的软件需求和设计，且仍需要人工干预来生成和解析测试序列的问题；基于大语言模型的软件配置项测试用例自动生成方法，通过智能文本分割、提示词构建和测试用例生成，不仅提高了测试用例生成的效率和准确性，还确保了测试用例的针对性和覆盖性，显著减少了手动编写测试用例的工作量；构建软件配置项的知识图谱，增强了模型对文本间相关性和相似性的理解，提升了测试用例生成的质量；通过实时反馈和优化机制，有效提高了软件测试的自动化水平和测试效率。

本发明授权基于大语言模型的软件配置项测试用例自动生成方法在权利要求书中公布了：1.基于大语言模型的软件配置项测试用例自动生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：搭建环境：根据软件配置项的特点和测试需求选择对应的大语言模型，安装并配置用于构建基于大语言模型应用程序的框架，同时，进行关联组件的安装和配置； 步骤二：构建提示词：基于所述框架及关联组件，建立软件项目文档库，包含与软件配置项相关的需求文档和设计文档，将从软件项目文档库中获取到的需求文档和设计文档分割为多个小文本片段，生成小文本列表； 同时，存储和记忆小文本片段的上下文信息，解析小文本列表内容，构建提示词； 所述步骤二中，将从软件项目文档库中获取到的需求文档和设计文档分割为多个小文本片段，具体包括： 将需求文档和设计文档加载到文件格式解析器中进行文档内容解析，确定需求文档和设计文档的文档结构； 基于文档结构识别需求文档和设计文档中的关键信息，并设定最大文本片段长度； 将需求文档和设计文档中的自然段落作为初步分割单元，获取每个段落的内容长度，若超过设定的所述最大文本片段长度，则将自然段落分割为符合最大文本片段长度的句子； 在每个分割点设置上下文窗口，包含前后的相关语句及词语，其中，分割点避免位于所述关键信息的中间位置，保持所述关键信息的完整性； 基于分割结果生成多个小文本片段，并为每个小文本片段分配唯一编号，根据所述唯一编号对每个小文本片段进行排列，生成小文本列表; 步骤三：测试用例生成：将构建的提示词传递至大语言模型中，生成软件配置项的测试用例，通过所述框架将生成的测试用例实时反馈至测试人员； 步骤四：测试用例评估与优化：将生成的测试用例按照预定格式保存，同时，建立测试用例库，对测试用例进行分类、标注和优化。

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