基于AI的大模型测试方法踩坑记录
最近在尝试构建基于AI的大模型测试体系时，遇到了不少坑。分享一下我的测试方法论和踩坑经验。
测试框架搭建
我采用了Python + pytest + langchain的组合进行测试。首先创建了基础测试类：
import pytest
from langchain import OpenAI
class TestAIBehavior:
def setup_method(self):
self.llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003", temperature=0)
def test_response_length(self):
result = self.llm("请用一句话介绍大模型测试")
assert len(result) > 10
核心问题发现
在执行过程中，我发现模型输出的稳定性堪忧。通过添加日志监控：
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
# 在测试用例中添加
logger.info(f"LLM输出: {result}")
解决方案
最终通过设置固定seed值和增加重试机制来提升稳定性：
from langchain import OpenAI
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003", temperature=0, max_tokens=100)
可复现步骤
- 安装依赖
pip install langchain openai pytest - 创建测试文件并运行pytest
- 观察输出稳定性
建议测试工程师关注自动化测试工具的稳定性和可复现性，避免出现虚假报告。
讨论