AI 工作流功能验收：测试工程师的全方位指南

AI 工作流功能验收：测试工程师的全方位指南

在数字化转型的浪潮中，AI 工作流已经慢慢成为提升企业效率、优化业务流程的关键力量。以 Dify 为例，当 APP 接入其工作流后，如何确保功能稳定、高效运行，成为了测试工程师面临的重要挑战。本文将为测试工程师提供一份详细的 AI 工作流功能验收指南，助力大家在项目中把好质量关。

一、功能测试：精准把控每一个环节

从工作流节点功能、工作流整体流程、分支逻辑、异常处理4个方面入手：

1 工作流节点功能测试

工作流由多个节点构成，每个节点都承担着特定的任务。测试工程师需要逐一检验这些节点的功能是否正常。例如，在知识检索节点，输入特定的关键词或问题，验证系统是否能够从知识库中准确地检索出相关内容。对于模型调用节点，检查其是否能正确调用预设的 AI 模型，并返回符合预期的结果。通过细致的节点功能测试，确保工作流中的每个环节都能稳定、准确地执行任务。

2 工作流整体流程测试

除了单个节点的测试，整体流程的测试同样至关重要。从工作流的起点开始，模拟实际业务场景，输入各种类型的数据和请求，观察工作流是否能够按照预定的流程顺利执行。在这一过程中，要特别关注节点之间的数据传递和交互是否正确，确保数据能够在各个节点之间无缝流动，最终输出符合预期的结果。

3 分支逻辑测试

许多工作流中会包含条件分支，以应对不同的业务场景。测试工程师需要针对这些分支逻辑进行全面测试。例如，设置不同的条件，验证工作流是否能够正确地进入相应的分支流程。在每个分支中，重复进行节点功能测试和流程测试，确保各个分支都能够正常工作，满足业务需求。

4 异常处理测试

在实际运行中，工作流可能会遇到各种异常情况，如节点调用失败、数据缺失或格式错误等。测试工程师需要对这些异常情况进行充分测试，