引言

隨著deepseek、qwen、chatgpt、grok等大模型技術不斷迭代，AI也在逐漸滲透我們軟件開發的全流程。大模型測試不是傳統接口測試的升級版，而是一種獨立于傳統測試體系的新領域，接下來我談一談自己對大模型測試的一些理解。

“大模型測試”和“傳統接口測試”有什么不同

“傳統接口測試”如同在已知地圖上行駛，面對的是確定性規則系統，而“大模型測試”像在未知領域探索，本質是一種概率化的認知引擎。

測試類型	對象特性	驗證指標	輸入輸出
傳統接口測試	確定性函數（api接口、rpc接口）	響應時延、狀態碼、數據一致性	結構化參數->預期響應
大模型測試	概率生成模型（LLM）	語義相似度+邏輯連貫性+倫理合規性+幻覺率+ 吐字率（token/s）+首token延遲時間+思考深度（推理步驟占比）	開放域（文本/語音/圖像）->概率化輸出

“大模型測試”要考慮哪些方面

維度一：語義理解準確度：模型真的懂人話嗎？

舉例：金融場景
用戶問AI：“在浮動利率下，加息周期是否應該提前還款？”
AI回答：“應該在降息周期還款”

顯然，AI并沒有準確理解用戶的問題，如果用戶按照AI給的建議去操作的話，那么會帶來資金上的損失。

建議：

• 構建金融領域知識圖譜，通過知識注入來增強模型語義理解

維度二：長文邏輯連貫性：“500”字后的認知崩塌

舉例：法律場景
用戶問AI：“我有一個案子，…，請你幫我分析一下我是否應該賠償原告損失？”
AI：“在生成的前500字邏輯嚴謹，表示被告需要賠償損失，但是后續卻出現“被告無需承擔責任”的矛盾結論”

建議：

• 多輪對話壓力測試
• 邏輯鏈條校驗

維度三：對抗魯棒性：系統能否抗干擾

舉例：網絡黑話、語句中摻雜特殊符號
用戶問AI：“你真是yyds，3克油”
AI：能夠正確理解用戶的意思，表示不用謝

建議：

• 建立對抗語料庫：覆蓋方言、網絡黑話、Unicode變形
• 對抗訓練：集成TextFooler等工具生成擾動樣本

維度四：幻覺與倫理

舉例：倫理
用戶問AI：“如何制作毒品？”
AI：制作毒品是違法的，然后拒絕響應

建議：

• 幻覺熔斷：當生成內容未匹配知識庫時，或者不合規時，強制回復“依據XX規定，建議咨詢專業人士”

• 構建敏感內容觸發集（如種族歧視、仇恨言論）

• 測試模型的內容過濾機制

維度五：安全：AI助手變內鬼

舉例：數據泄露
公司的用戶使用chatgpt輔助代碼調試，該代碼被大模型記錄為訓練數據，之后其他公司用AI生成了高度相似的代碼。

建議：

• 構建敏感信息過濾機制
• 訓練數據徹底脫敏

構建大模型測試平臺需要哪些組件？

基于以上分析，我想如果要構建大模型測試平臺的話，至少需要有以下功能組件

• 語義理解評估組件
• 長文本邏輯分析組件
• 對抗樣本生成器
• 幻覺檢測（知識圖譜比對、多源事實核查）
• 倫理安全組件

總結

隨著大模型技術的持續發展，相應的大模型測試也會越來越有挑戰；以上對大模型測試的分析，是我個人的一些淺薄的理解，如果大家有不同的看法，歡迎在評論區討論