做两个版本

• ✅ 版本A：Python 50行以内简易RAG（推荐你先做）
• ✅ 版本B：0代码，用现成工具搭“测试问答机器人”

我会保证：你照抄就能跑，不踩坑

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✅ ✅ 版本A：50行以内“简易RAG”（强烈推荐）

👉 功能：

• 读取你的测试文档
• 自动做“语义检索”（简化版）
• 回答你的问题

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✅ 第一步：准备文件

创建一个文件：

👉 docs.txt

写点你的内容，比如：

登录接口：
- POST /login
- 用户名密码登录
- 连续5次失败锁定

注册接口：
- POST /register
- 用户名唯一

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✅ 第二步：代码（核心，≈40行）

直接复制👇

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="你的API_KEY")

# ====== 读取文档 ======
with open("docs.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    docs = f.read().split("\n\n")  # 简单分块

# ====== 简单“相似度匹配”（用AI代替embedding） ======
def retrieve(query, docs):
    prompt = f"""
请从以下内容中选出与问题最相关的部分：

内容：
{docs}

问题：
{query}

只返回最相关的一段原文，不要解释
"""
    resp = client.chat.completions.create(
        model="gpt-5.4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return resp.choices[0].message.content


# ====== 问答 ======
def ask(query):
    context = retrieve(query, docs)

    final_prompt = f"""
基于以下文档回答问题：

{context}

问题：{query}

要求：
1. 只基于文档回答
2. 简洁清晰
"""
    resp = client.chat.completions.create(
        model="gpt-5.4",
        messages=[{"role": "user", "content": final_prompt}]
    )
    print("\n🤖 回答：", resp.choices[0].message.content)


# ====== 交互 ======
while True:
    q = input("\n请输入问题：")
    ask(q)

---

✅ 你现在可以问：

👉

• “登录接口怎么测试？”
• “失败场景有哪些？”

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✅ 这其实已经是RAG了 ✅

虽然：

❌ 没用向量数据库
❌ 没用embedding

但本质已经是：

👉 检索 + 生成

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✅ 后面怎么升级？

只要换这一行👇

retrieve → embedding + 向量数据库

你就变成“真·RAG系统”

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✅ ✅ 版本B：0代码方案（更适合快速用）

如果你不想写代码，直接用这个👇

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✅ 方案：ChatGPT / 飞书 / Notion

✅ 方法（超简单）

1️⃣ 把你的测试文档整理好
2️⃣ 上传到工具（或粘进去）
3️⃣ 用这个Prompt👇

你是一名测试专家，请基于知识库回答问题：

要求：
1. 优先使用文档内容
2. 不要编造
3. 如果没有信息请说明

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👉 你就有一个：

✅ 测试问答机器人
✅ 测试用例生成器

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✅ 两个方案怎么选？

我直接给你建议👇

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✅ 如果你想“提升能力 + 有亮点”

👉 选：Python版（版本A）

因为你会：

• 理解RAG
• 会做小工具
• 能写在简历上

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✅ 如果你只是“提高效率”

👉 选：版本B

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✅ 最后给你一个关键认知（很重要）

你现在在做的其实是：

👉 ❌ 不是“学AI”
👉 ✅ 是“让AI接入你的知识”

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✅ 如果你下一步想再升级（我可以继续带）

👉 把这个RAG接到你之前的工具：

✅ 文档 → 自动问答
✅ 文档 → 自动生成测试用例
✅ 文档 → 自动生成pytest

👉 直接变成：

🔥 测试AI助手（完整体）

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