測試策略：AI模型接口的單元測試與穩定性測試

在構建支持AI能力的系統中，開發者不僅要關注業務邏輯的正確性，也必須保障AI模型接口在各種環境下都能穩定運行。這就要求我們在開發階段制定清晰的測試策略，從功能驗證到性能保障，逐步推進系統可用性、可維護性與可擴展性的提升。

在AI系統中，由于模型本身存在推理結果非確定性、接口響應延遲性、上下文狀態復雜性等特點，使得測試工作不再局限于傳統的接口輸入輸出驗證，更需要引入一套適配AI的測試思維。因此，開發者在進行單元測試和穩定性測試時，必須對AI模型的“調用方式”“輸入數據結構”“輸出邊界”和“系統容錯能力”有清晰認識。

本節將從兩個方面展開：如何進行AI模型接口的單元測試，以及如何設計可擴展的穩定性測試方案。

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一、單元測試：保障每個功能組件可獨立驗證

單元測試的目標，是驗證每一個基礎模塊在隔離狀態下的邏輯正確性。在AI接口開發中，單元測試不僅關注接口返回是否成功，更關注下列幾個關鍵點是否合理覆蓋：

1. 輸入參數結構驗證
2. AI接口調用鏈模擬
3. 異常條件下的返回行為
4. 模型響應格式的結構約束

以下是一個典型的模型接口服務的單元測試示例。

示例代碼：使用 Python unittest 對 AI 接口進行單元測試

在介紹代碼前，我們需要先明確：本測試針對的是ChatService的handle_request方法，該方法會負責接收用戶請求、調用緩存、拼接Prompt、轉發模型API并返回最終結果。

下面是測試用例的結構設計與代碼實現：

import unittest
from unittest.mock import patch
from app.service.chat_service import ChatServiceclass TestChatService(unittest.TestCase):def