大模型测试数据治理实践

大模型测试数据治理实践

在大模型测试过程中，数据治理是保障测试质量和可复现性的关键环节。本文将分享一套完整的测试数据治理方法论和实践方案。

数据质量评估体系

首先建立数据质量评估指标：

• 完整性：数据字段缺失率 < 5%
• 准确性：数据错误率 < 1%
• 一致性：跨数据源一致性 > 95%

import pandas as pd
from sklearn.metrics import accuracy_score

def evaluate_data_quality(df):
    # 完整性检查
    completeness = (df.notnull().sum() / len(df)).mean()
    
    # 准确性检查（示例：基于规则的验证）
    # 这里可以添加具体的业务规则验证逻辑
    accuracy = 1.0  # 假设通过
    
    return {
        'completeness': completeness,
        'accuracy': accuracy
    }

自动化数据清洗流程

建立自动化数据清洗流水线：

# 数据清洗脚本示例
python data_cleaner.py \
  --input-path ./data/raw.csv \
  --output-path ./data/cleaned.csv \
  --rules-file ./config/rules.json

可复现的数据版本管理

通过Git LFS管理测试数据集，确保每次测试使用相同数据：

# 初始化数据仓库
git lfs install

# 添加测试数据
git add data/test_dataset_v1.0.zip
commit -m "Add test dataset v1.0"
git push origin main

通过以上实践，我们实现了测试数据的可追溯性、可复现性和质量可控性，为大模型测试提供了坚实的数据基础。