AI QA助手：基于RAG的测试自动化智能辅助工具

AI QA助手项目结合大语言模型与自动化测试最佳实践知识库，通过检索增强生成（RAG）技术，为QA工程师解决自动化测试维护成本高、调试效率低等核心挑战，助力构建更稳定的自动化测试并快速调试Selenium问题。

自动化测试实践中常陷入"自动化泥潭"，存在测试脚本脆弱、维护成本高昂、调试信息晦涩等问题；Selenium作为主流Web自动化框架，其元素定位失败、等待策略不当等常见错误需手动排查，学习曲线和调试复杂度较高。

项目核心技术为检索增强生成（RAG），区别于纯生成式LLM，会先从外部知识库检索相关信息作为上下文；优势包括基于最新验证的最佳实践回答、答案可信度与可验证性高；知识库专注自动化测试领域，涵盖Selenium技巧、常见错误模式等内容。

结合大语言模型与自动化测试最佳实践知识库，帮助QA工程师构建更稳定的自动化测试并快速调试Selenium问题