大模型测试数据的完整性检查

大模型测试数据的完整性检查

在大模型测试过程中，数据完整性是保障测试结果可靠性的关键环节。本文将分享一套系统性的数据完整性检查方法和实践。

检查要点

1. 数据格式验证：确保输入数据符合预期格式
2. 字段缺失检测：识别关键字段是否为空或缺失
3. 数据范围校验：检查数值型数据是否在合理范围内
4. 重复数据识别：发现并处理重复记录

可复现代码示例

import pandas as pd
import numpy as np

def check_data_integrity(df):
    # 检查缺失值
    missing_data = df.isnull().sum()
    print("缺失值统计：", missing_data)
    
    # 检查重复行
    duplicates = df.duplicated().sum()
    print("重复行数：", duplicates)
    
    # 数据范围验证示例
    numeric_columns = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
    for col in numeric_columns:
        print(f"{col} 范围：{df[col].min()} - {df[col].max()}")

# 使用示例
# df = pd.read_csv('test_data.csv')
# check_data_integrity(df)

最佳实践建议

• 建立自动化数据质量检查流程
• 设置合理的阈值阈值
• 定期审查和更新验证规则

通过规范的数据完整性检查，可以有效提升大模型测试的质量和可靠性。