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Deepseek API+Python 测试用例一键生成与导出 V1.0.5工具，随着需求文档和接口文档的复杂性和长度不断增加，基于大模型生成测试用例的任务也变得更加挑战。尤其当文档内容过多时，大模型可能因输入长度限制而无法提供完整的回答。这种情况下，合理的分词策略不仅可以有效解决问题，还能提升生成过程的效率和准确性。

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1. 为什么需要分块？

大模型（如 GPT 系列）通常对输入长度有严格限制。如果直接将超长的文档内容传递给大模型：

1. 输入超限：模型会截断多余的输入，导致关键信息丢失。
2. 结果不完整：输出内容可能因为未处理完所有输入而中断。
3. 生成效率低：过长的输入可能导致生成时间显著增加。

通过将文档内容合理分块，不仅可以规避上述问题，还可以优化生成质量，将完整的测试用例输出整合起来。

** 1.1 常见分块策略**

在处理大模型输入时，输入分块是解决长文本或大数据量输入问题的重要方法。分块方法直接影响模型性能、计算效率以及结果的质量。以下是几种常见的输入分块方法及其比较，最后提出最优选择的建议。

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1.1.1 滑动窗口分块

原理：
将输入按固定长度切分为多个块，每个块之间有部分重叠。滑动窗口的大小和重叠步长可以根据具体任务调整。

• 优点：

  • 能捕捉到跨分块的上下文信息。
  • 对于需要上下文连续性的任务（如问答、摘要）效果较好。

• 缺点：

  • 计算成本高，因存在重叠，处理的文本量增加。
  • 可能导致某些信息重复处理，增加冗余。

• 适用场景：

  • 长文本情感分析。
  • 长篇文档摘要生成。
  • 文档问答任务。

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1.1.2 固定长度分块

原理：
将输入按照固定长度（如模型的最大输入长度）切分为多个不重叠的片段，直接输入模型。

• 优点：

  • 实现简单，计算效率高。
  • 适合需要高吞吐量的任务。

• 缺点：

  • 跨块的上下文信息可能丢失。
  • 对于长距离依赖的任务效果较差。

• 适用场景：

  • 文本分类任务。
  • 信息抽取任务。

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1.1.3 按语义分块

原理：
基于文本的语义结构（如段落、句子）进行切分，而不是固定长度。通常使用分句工具或自然语言处理技术进行分块。

• 优点：

  • 分块更自然，能够保持语义完整性。
  • 有效避免因切割位置不当导致的语义丢失。

• 缺点：

  • 分块长度可能不均匀，处理时需注意填充或截断。
  • 对模型输入的最大长度有一定要求。

• 适用场景：

  • 文档摘要生成。
  • 长文档的主题提取。

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1.1.4. 动态分块

原理：
根据模型的最大输入长度动态调整分块长度，尽可能利用模型的输入容量。结合前后上下文信息，灵活切分。

• 优点：

  • 更高效地利用模型的输入容量。
  • 上下文保留更完整。

• 缺点：

  • 实现复杂，需动态调整。
  • 对计算资源要求较高。

• 适用场景：

  • 多轮对话任务。
  • 需要动态上下文处理的任务。

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1.1.5 分层分块

原理：
首先按层次结构将输入切分成若干大块（如按章节或段落），然后针对每个大块再细分为小块，逐层输入模型。

• 优点：

  • 保持全局语义信息。
  • 分层的上下文信息利用较充分。

• 缺点：

  • 实现复杂，需分层处理。
  • 时间和计算成本较高。

• 适用场景：

  • 多文档摘要。
  • 长文档的分段问答。

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1.1.6 方法比较

方法	上下文保留	计算效率	复杂度	适用场景
滑动窗口分块	高	低	中	上下文相关任务
固定长度分块	低	高	低	高吞吐量任务
按语义分块	中	中	中	语义完整性要求高的任务
动态分块	高	中	高	灵活上下文需求的任务
分层分块	高	低	高	全局语义相关任务

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最优选择建议

1. 任务需要跨块上下文信息（如问答、摘要）：

   • 推荐方法：滑动窗口分块或动态分块。
     滑动窗口更适合处理固定上下文长度的场景，而动态分块在需要灵活上下文处理时更优。

2. 任务对语义完整性要求高（如摘要、主题提取）：

   • 推荐方法：按语义分块。
     保持语义一致性，适合需要精准语义理解的任务。

3. 大规模文本分类或信息抽取任务（高吞吐量）：

   • 推荐方法：固定长度分块。
     简单高效，适合对上下文依赖性较低的任务。

4. 需要全局上下文信息（如多文档处理）：

   • 推荐方法：分层分块。
     适合需要分层次分析的复杂任务。

2. 分块策略选择

根据常见分块策略，以下是适合需求文档和接口文档分块的策略：

2.1 固定长度分块

将文档内容按固定的字符数或单词数进行分块。例如，每 1000 个字符或每 200 个汉字为一个块。这种方式简单直接，适合一般文档。

优点：

• 实现简单，易于控制每块的大小。
• 对于无特定逻辑的文档内容十分有效。

缺点：

• 分块可能会截断上下文逻辑，导致语义不连贯。

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2.2 基于内容的分块

将文档按内容结构（如段落、标题、接口定义块）进行分割。例如，需求文档可以按功能模块分块，接口文档可以按接口名称分块。

优点：

• 保留了文档逻辑结构，语义连贯性好。
• 更适合复杂的文档内容。

缺点：

• 实现相对复杂，需要根据文档内容的结构进行解析。

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2.3 滑动窗口分块

在固定长度分块的基础上，添加一定的重叠区域。例如，每次分块包含上一块的最后 200 个字符，确保上下文连续。

优点：

• 避免了上下文丢失问题。
• 可用于需要跨块关联的文档内容。

缺点：

• 会产生重复的内容，处理时需要去重。

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2.4 推荐策略

基于需求和接口文档的特点，我们推荐组合使用 固定长度分块 和