目标： 本项目专注于解决WEB系统测试领域中，基于GUI测试技术的PO对象自动化生成。（PO，即页面对象，在自动化测试领域通常用来封装单个页面的控件对象及操作。）
模型： Intel发布的neural-chat-7b-v3-1对话模型。
软件环境： intel-extension-for-transformers1.4.2-dev，neural-speed1.0，neural-chat的server及client，selenium 4.18.1，Chrome124.0.6367.62。
基础环境：
| 服务端 | |
| CPU | Xeon(R) Gold 6430 |
| 内存 | 64G |
| 操作系统 | Ubuntu 22.04 |
| 客户端 | |
| CPU | Intel Core i7 六核 |
| 内存 | 16G |
| 操作系统 | macOS Ventura 版本13.6.6 |
实现思路： 利用大模型的文本理解和代码生成能力，将WEB页面的框架元素和设计过的Prompt模版结合起来作为输入，并从返回结果中解析出适合的Python代码。
系统的整体结构如下：
