功能測試:驗證AI基礎(chǔ)能力(如意圖識別、多輪對話、知識檢索)、API接口、多模態(tài)交互等
非功能測試:壓力測試(高并發(fā)問答)、響應(yīng)延遲、容錯性(對抗性輸入處理)
場景化測試:用戶真實使用路徑模擬(如客服場景中的打斷恢復(fù)能力)
模型迭代測試:對比不同模型版本的輸出質(zhì)量(準(zhǔn)確性、安全性、偏見等)
問題分析與根因定位
建立錯誤分類體系(如知識缺失、邏輯錯誤、安全漏洞)
使用日志分析工具(如ELK)追蹤問題鏈(用戶輸入→模型處理→輸出結(jié)果)
與算法團隊協(xié)作復(fù)現(xiàn)bad cases(提供最小化復(fù)現(xiàn)步驟)
問答分析與運營
構(gòu)建評估指標(biāo)體系:回答準(zhǔn)確率、用戶滿意度(Thumbs-up/down)、會話深度
熱點問題挖掘:通過聚類分析(如TF-IDF+主題模型)識別高頻需求
知識庫優(yōu)化:根據(jù)bad cases反饋補充知識條目或調(diào)整優(yōu)先級
數(shù)據(jù)驅(qū)動改進
設(shè)計測試:對比不同prompt模板或排序策略的效果
用戶行為分析:漏斗模型分析對話流失節(jié)點
自動化監(jiān)控:關(guān)鍵指標(biāo)異常報警(如突然增多的"我不明白"回答)
任職資格計算機及相關(guān)背景
AI智能體與平臺測試
功能測試:驗證AI基礎(chǔ)能力(如意圖識別、多輪對話、知識檢索)、API接口、多模態(tài)交互等
非功能測試:壓力測試(高并發(fā)問答)、響應(yīng)延遲、容錯性(對抗性輸入處理)
場景化測試:用戶真實使用路徑模擬(如客服場景中的打斷恢復(fù)能力)
模型迭代測試:對比不同模型版本的輸出質(zhì)量(準(zhǔn)確性、安全性、偏見等)
問題分析與根因定位
建立錯誤分類體系(如知識缺失、邏輯錯誤、安全漏洞)
使用日志分析工具(如ELK)追蹤問題鏈(用戶輸入→模型處理→輸出結(jié)果)
與算法團隊協(xié)作復(fù)現(xiàn)bad cases(提供最小化復(fù)現(xiàn)步驟)
問答分析與運營
構(gòu)建評估指標(biāo)體系:回答準(zhǔn)確率、用戶滿意度(Thumbs-up/down)、會話深度
熱點問題挖掘:通過聚類分析(如TF-IDF+主題模型)識別高頻需求
知識庫優(yōu)化:根據(jù)bad cases反饋補充知識條目或調(diào)整優(yōu)先級
數(shù)據(jù)驅(qū)動改進
設(shè)計測試:對比不同prompt模板或排序策略的效果
用戶行為分析:漏斗模型分析對話流失節(jié)點
自動化監(jiān)控:關(guān)鍵指標(biāo)異常報警(如突然增多的"我不明白"回答)