大模型测试用例的优先级排序

在开源大模型测试与质量保障社区中，我们经常面临一个核心问题：如何对大模型测试用例进行有效的优先级排序？这不仅关系到测试效率，更直接影响着模型的质量控制体系。

优先级排序方法论

基于我们的实践经验，建议采用以下四维度评估法：

1. 业务重要性 - 关键业务功能的测试用例应优先执行
2. 风险等级 - 高风险场景（如安全、合规）优先
3. 覆盖度 - 核心模块的覆盖用例优先
4. 执行成本 - 自动化程度高的用例优先

可复现示例代码

import pandas as pd

class TestCasePriority:
    def __init__(self):
        self.priority_matrix = {
            'business_impact': {'high': 4, 'medium': 2, 'low': 1},
            'risk_level': {'critical': 5, 'high': 4, 'medium': 2, 'low': 1},
            'coverage': {'core': 3, 'important': 2, 'basic': 1}
        }
    
    def calculate_priority(self, case):
        priority_score = (
            self.priority_matrix['business_impact'][case['business']] *
            self.priority_matrix['risk_level'][case['risk']] *
            self.priority_matrix['coverage'][case['coverage']]
        )
        return priority_score

# 使用示例
priority_calculator = TestCasePriority()
case = {'business': 'high', 'risk': 'critical', 'coverage': 'core'}
print(f"优先级得分：{priority_calculator.calculate_priority(case)}")

实践建议

在实际测试中，建议定期（每周）重新评估用例优先级，确保排序与业务发展同步。同时建立自动化测试工具的优先级反馈机制，提高测试效率。