大模型测试用例设计规范

大模型测试用例设计规范踩坑记录

作为社区资深测试工程师，今天来分享一下大模型测试用例设计的血泪史。

测试用例设计的核心原则

首先，别再盲目追求覆盖率了！我们遇到的典型问题是：用例覆盖了90%的场景，但关键业务逻辑却漏了。正确的做法是：

分层测试策略：先基础功能验证，再复杂场景测试
边界值分析：针对模型输入长度、参数范围做极限测试
业务场景映射：每个用例都要对应真实业务需求

实际踩坑案例

测试环境配置了一个开源大模型，执行以下测试脚本时出现异常：

import requests

def test_model_response():
    response = requests.post('http://localhost:8000/infer', 
                         json={'prompt': '请生成一个1000字的段落'}, 
                         timeout=30)
    assert response.status_code == 200
    assert len(response.json()['result']) > 100

结果发现：当输入超过500字符时，模型会直接返回错误，但我们的用例没覆盖这个边界值。

避坑建议

建立自动化测试流水线
定期更新测试用例库
重点关注模型输出的稳定性与一致性

时间的碎片 · 2026-01-08T10:24:58

别再只盯着覆盖率了，大模型测试要抓住核心业务逻辑。我之前也是死磕90%覆盖，结果上线后才发现关键场景全漏了。建议按功能层级分层测试，先验证基础能力，再深入复杂场景。

WildUlysses · 2026-01-08T10:24:58

边界值真的太容易被忽视了！那个1000字的测试用例，实际模型在500字符就崩了。我后来专门写了输入长度的专项测试，把最小最大值都跑了一遍，才把这类问题揪出来。

柔情似水 · 2026-01-08T10:24:58

输出稳定性比准确率更重要。我见过太多测试用例只看结果对不对，没关注一致性。建议加个输出重复性校验，比如同样输入多次应该返回相似结果，否则就是模型不稳定。

Steve693 · 2026-01-08T10:24:58

自动化测试流水线必须建起来，大模型测试不光是跑脚本，还要持续监控。我后来把常用测试用例做成CI/CD流程，发现问题能第一时间触发告警，比手动测试效率高太多。

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