现状

目前搭建了一个特别简易的页面，支持需求分析，测试点生成，自动生成测试用例。基于上传的文档生成测试用例，文档里边是提前给出的每个功能的用例模版。当文档内的功能条数过多时，就会导致 token 消耗特别快。但如果为了保证质量。又需要人工尽可能的做好前置。这个上传的文档其实就是 AI 生成加人工审核的结果。
了解了一圈，发现要想提高质量，就要尽可能多提供前置内容，比如需求文档，以及往期用例，用例规范等等。但这些都需要在知识库里维护。如果引入知识库，那岂不是每次调用 LLM 都会提高 token 的消耗？有点卡在这里了。有没有比较成功的实践案例。欢迎提供一下思路。