基于n8n创建自愈式用例库及质量知识图谱
本文分享了如何基于n8n构建自愈型质量管理系统。通过自动化采集缺陷、需求等数据并构建知识图谱，系统能智能分析、自动修复用例库。方案大幅降低了维护耗时与缺陷逃逸率，将测试团队从重复劳动中解放，转向质量策略设计，实现了质量数据的持续流动与优化。
知识蒸馏
知识蒸馏是一种模型压缩技术，通过让小模型（学生）模仿大模型（教师）的输出或中间特征，实现性能逼近甚至超越。核心方法包括基于软标签的Hinton蒸馏、带温度的softmax平滑分布、以及利用隐藏层特征的特征蒸馏。分为黑盒（仅用输出）与白盒（访问内部）两种模式，广泛用于加速推理与提升小模型泛化能力。（238字）
用n8n打造自愈型用例库与质量知识图谱
三年前，测试团队困于臃肿用例库与信息孤岛。我们基于n8n构建自愈型质量管理系统，打通需求、缺陷与测试数据，实现用例自动修复、智能推荐与持续优化，让质量知识自主进化。
GEO 优化必备：RAG 技术全解析（基于知识密集型 NLP 经典论文）
2020 年论文提出的 RAG（检索增强生成），专治大模型 “幻觉、知识过时” 等落地痛点。它将 “检索外部知识” 与 “生成回答” 深度绑定，先精准抓取相关知识片段，再让模型基于证据生成内容。通过端到端联合训练，检索与生成协同优化，事实准确率显著提升，幻觉率大降。无需重训模型即可更新知识，还能追溯答案来源。如今成企业客服、医疗法律等领域刚需，推动大模型从 “通用” 走向 “可信实用”。这让我们做GEO优化就有了基础理论和方法。
禅道文档 300 条用例一键生成：一次看懂爱测智能化测试平台的实力
测试团队面临需求碎片化、迭代加速的挑战，传统用例编写效率瓶颈凸显。爱测智能化测试平台借助生成式AI，实现从需求文档自动生成多场景、多格式、可执行的测试用例。通过大模型理解文档、智能体配置、知识图谱与自然语言驱动执行，平台几分钟内生成近300条高覆盖用例，支持导出至禅道等系统，全链路自动化。未来测试的竞争，是“会用AI”与“不会用AI”的差距。
构建数据资产“导航地图”：详解 UModel 数据发现与全链路分析能力
你是否曾面对一个庞大的可观测系统，却不知从何下手？成百上千个实体定义散落在 APM、K8s、云产品等不同域中，关系错综复杂，文档滞后，新人上手难，模型演进无迹可循……阿里云 UModel 查询为此而生。它不是查询日志或指标，而是查询“模型本身”——让你一键看清：系统里定义了哪些实体？它们之间如何关联？哪些模型字段过多、描述缺失？跨域依赖是如何构建的？
