本文系统盘点了具备知识库能力的大模型与平台：海外包括OpenAI（Assistants+Vector Store）、Azure OpenAI（On Your Data/AI Search）、Google Vertex AI（Search/Grounding）、Amazon Bedrock（Knowledge Bases）、Anthropic Claude与Cohere（Rerank）；国内包括百度文心（千帆）、阿里通义Qwen、腾讯混元、智谱GLM、讯飞星火与字节豆包。文章给出RAG落地架构、向量数据库与重排组合、评估指标与合规要点，并通过选型表对比部署形态与连接生态。建议结合知识治理，将PingCode与亿方云等作为知识源对接RAG索引，构建统一知识服务层与智能体编排层，以多云多模型策略实现可溯源、低风险的企业知识智能化。

本文系统梳理知识库的大模型谱系，涵盖通用对话模型、嵌入检索模型与开源自部署路径，并以RAG与工具调用为核心说明落地方法；结合国内与海外方案的中文理解、上下文长度、成本与合规等维度给出定性对比，指出企业可通过云服务与私有部署的混合架构实现数据驻留与性能平衡；文章强调以业务验证驱动的选型与治理，建议集成PingCode与亿方云等系统构建统一入口与权限过滤，最终形成可审计、可溯源、可持续迭代的企业级智能知识平台。

让大模型生成更多的测试用例，关键在于结构化和分层设计提示词，明确需求背景、输入多样性与边界场景，同时融合领域知识与专家反馈，通过分步迭代和多样性机制提升生成用例的数量和质量。借助协作平台如 Worktile 及 PingCode，可实现自动化集成、用例去重、标准化管理和闭环追踪。未来，随着大模型自动化和智能协作的推进，自动生成用例的效率和精准度将不断提升，更好支撑软件研发与测试过程。