大模型质量保障体系构建实践

在大模型质量保障体系建设过程中，我们团队踩了不少坑，今天来分享一下我们的血泪史。

背景：我们负责测试一个基于Transformer架构的对话系统，初期采用手工测试+简单自动化脚本的方式。

踩坑过程：

测试用例设计不全面 - 我们只关注了正常场景，忽略了边界条件。比如输入超长文本时模型直接崩溃。
缺乏有效的评估指标 - 仅凭人工判断回复质量，主观性强。
环境配置混乱 - 测试环境和生产环境差异导致测试结果不可信。

解决方案：

# 自动化测试脚本示例
import requests
import json

class ModelTester:
    def __init__(self):
        self.base_url = "http://localhost:8000/api/v1/chat"
    
    def test_response(self, prompt):
        response = requests.post(
            self.base_url,
            json={"prompt": prompt}
        )
        return response.json()

# 边界测试用例
if __name__ == "__main__":
    tester = ModelTester()
    test_cases = [
        "正常对话",
        "超长文本测试",
        "特殊字符测试"
    ]
    for case in test_cases:
        result = tester.test_response(case)
        print(f"{case}: {result['status']}")

经验总结：构建质量保障体系必须从自动化测试入手，建立可复现的测试流程。

建议：社区内分享更多自动化测试工具，避免重复造轮子。