赋能 DeepSeek:打造图文互生能力,助力测试工程师提效

前言

作为测试工程师,我们日常工作中经常需要处理图文相关的任务,例如:

  1. 基于测试需求生成示意图:通过简单的文字描述生成流程图、架构图等,提高测试设计效率。
  2. 从图中提取关键信息生成文档:从截图或流程图中提取重要信息,自动生成测试用例或需求分析。

然而,DeepSeek-r1:1.5b 本地模型虽然在自然语言处理方面表现出色,但并不具备直接的图像生成或图像解析能力。如果能为 DeepSeek 增加“图生文”或“文生图”的能力,将极大提升测试工程师在测试设计、需求分析等环节的效率。

本文提供了一个可落地的解决方案:

  1. 文生图:结合 Python 的第三方图像生成库(如 GraphvizMatplotlib),通过 DeepSeek 生成图像描述代码并绘制图像。
  2. 图生文:利用 OCR 技术(如 Tesseract),从图片中提取文字内容传递给 DeepSeek,生成测试相关文档。
  3. GUI 界面:通过简单的图形界面实现文图互生功能,操作直观,适合日常工作。

解决方案设计

功能目标

  1. 文生图

    • 用户输入文字描述(如“绘制一个登录流程图”),通过 DeepSeek 生成图像描述代码(如 Graphviz 的 DOT 语言)。
    • 自动渲染图像并展示。
  2. 图生文

    • 用户上传图片(如测试流程截图、架构图等),通过 OCR 提取文字,传递给 DeepSeek 生成文档或测试用例。
  3. 用户友好的 GUI 界面

    • 提供直观的界面,支持文字输入、图片上传和结果展示。

工具实现

1. 依赖安装

在实现工具前,确保安装以下依赖库:

pip install graphviz matplotlib pytesseract pillow tkinter requests
  • Graphviz:用于生成流程图或结构图。
  • Matplotlib:用于生成简单的可视化图表。
  • Tesseract OCR:用于从图片中提取文字(需安装 Tesseract 引擎)。
  • Pillow:用于处理图片文件。
  • Tkinter:构建 GUI 界面。
  • Requests:调用本地 DeepSeek 接口。

2. 文生图功能实现

2.1 调用 DeepSeek 生成图像描述代码

通过 DeepSeek 接口生成图像描述语言代码(如 DOT 格式)。

import requests

def query_deepseek(prompt, model="deepseek-r1:1.5b", api_url="http://localhost:11434/api/generate"):
    """
    调用 DeepSeek API 生成图像描述代码
    :param prompt: 用户输入的文字描述
    :param model: 模型名称
    :param api_url: DeepSeek API 地址
    :return: 图像描述代码
    """
    try:
        payload = {
   "model": model, "prompt": prompt}
        headers = {
   "Content-Type": "application/json"}
        response = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        return response.json().get("response", "No response from model.")
    except 

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