Fxy200466的博客

本文系统阐述了AI模型测试与传统软件测试的核心差异，构建了完整的测试知识体系。AI模型测试与传统软件测试存在本质差异，其核心在于评估数据驱动模型的性能表现和行为边界。测试流程涵盖离线评估、线上验证和持续监控的闭环，重点关注功能有效性、鲁棒性、公平性和可解释性等维度。关键挑战包括数据漂移检测、测试判据难题等，需结合自动化工具和人工评估。测试需贯穿模型全生命周期，形成“数据-模型-线上”的质量保障体系，要求测试人员具备数据、算法和业务的多维知识。

本文介绍了AI金融风控工作流的测试实践，包括功能正确性测试、AI特性专项测试和性能测试三部分。功能测试通过Postman和Python脚本验证全链路流程；AI专项测试聚焦LLM节点的Prompt鲁棒性、增强判断准确性和输出稳定性；性能测试评估了核心节点响应时间和并发处理能力。测试发现系统在高并发下响应时间陡增，但稳定性良好。文章提出了优化建议，包括LLM节点性能剖析、集群化部署和资源优化等，为后续系统改进提供了方向。

该内容主要围绕手工AI自动化测试的速成教程展开。\详细讲解了AI工具DeepSeek的三种模式及其在测试中的应用，如编写测试计划、设计测试用例、描述缺陷和编写测试报告等。还展示了如何利用AI工具进行自动化测试，包括环境搭建、Selenium的使用、Pycharm集成DeepSeek、通义灵码应用实战以及pytest框架的基本应用。通过这些内容，观众可以快速掌握AI在软件测试中的应用技巧。