大模型测试用例维护策略

大模型测试用例维护策略踩坑记录

作为一名资深测试工程师，在开源大模型测试社区中，我深刻体会到测试用例维护的重要性。最近在参与一个大模型项目时，由于测试用例维护不当，导致了严重的测试结果偏差。

问题背景

在某次模型迭代测试中，我们发现测试用例的版本管理混乱，新旧用例混杂，导致自动化测试脚本无法准确识别预期结果。通过分析发现，测试用例库缺乏明确的版本控制机制。

复现步骤

1. 创建测试用例目录结构：

/test_cases
  ├── v1.0/
  │   ├── classification_test.yaml
  │   └── generation_test.yaml
  └── v2.0/
      ├── classification_test.yaml
      └── generation_test.yaml

2. 执行测试脚本：

import yaml

def load_test_cases(version):
    with open(f'/test_cases/{version}/classification_test.yaml', 'r') as f:
        return yaml.safe_load(f)

3. 问题现象：不同版本用例混用导致测试结果不一致

解决方案

建立标准化维护流程：

1. 建立用例版本号命名规范（v1.0, v1.1, v2.0）
2. 使用git tag管理版本
3. 编写自动化脚本验证用例完整性

通过这次踩坑，我们深刻认识到测试用例维护策略的重要性。在开源社区中，每个测试工程师都应该建立规范的用例维护机制，确保测试质量的可靠性。