零代码构建LLM测试：DeepEval核心测试用例LLMTestCase全解析
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deepeval 你是否还在为LLM应用的质量评估烦恼？测试用例编写复杂、评估维度单一、结果难以复现？DeepEval的LLMTestCase（大语言模型测试用例）将彻底改变这一现状。作为DeepEval框架的核心组件，LLMTestCase提供了标准化的测试用例定义方式，让你轻松构建全面的LLM评估体系。读完本文，你将掌握LLMTestCase的核心结构、参数配置、实战应用及高级技巧，让LLM应用测试从繁琐变得简单高效。
LLMTestCase核心价值与应用场景
LLMTestCase是DeepEval框架中定义测试用例的基础类，它封装了LLM应用测试所需的全部关键要素。无论是简单的问答系统、复杂的RAG应用，还是需要工具调用的智能体（Agent），LLMTestCase都能提供统一的测试用例定义方式。
在实际开发中，LLMTestCase主要应用于以下场景：
- 单元测试：验证LLM对特定输入的响应是否符合预期
- 回归测试：确保模型迭代过程中性能稳定
- 对比测试：不同模型或提示词策略的效果比较
- 质量监控：生产环境中LLM输出的持续评估
LLM测试工作流示意图：通过LLMTestCase构建的测试用例可在DeepEval仪表盘中可视化展示与分析
LLMTestCase核心结构解析
LLMTestCase的定义位于deepeval/test_case/llm_test_case.py，它基于Pydantic构建，提供了类型安全和数据验证功能。其核心结构包含输入、输出、上下文和工具调用等几大类参数。
基础参数说明
| 参数名称 | 类型 | 描述 | 是否必选 |
|---|---|---|---|
| input | str | 用户输入或查询 | 是 |
| actual_output | str | LLM的实际输出结果 | 否 |
| expected_output | str | 期望的输出结果 | 否 |
| context | List[str] | 提供给LLM的上下文信息 | 否 |
| retrieval_context | List[str] | RAG应用中检索到的上下文 | 否 |
基础参数构成了LLM测试的核心要素。其中input是唯一的必选参数，代表用户的查询或指令。actual_output和expected_output用于结果比对，context和retrieval_context则支持RAG应用的测试需求。
工具调用参数
对于需要调用外部工具的LLM应用，LLMTestCase提供了专门的工具调用参数：
| 参数名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| tools_called | List[ToolCall] | LLM实际调用的工具列表 |
| expected_tools | List[ToolCall] | 期望调用的工具列表 |
ToolCall类定义了工具调用的详细信息，包括工具名称、输入参数和输出结果。这使得LLMTestCase能够精确测试智能体的工具使用能力。
元数据与高级参数
LLMTestCase还包含丰富的元数据和高级参数，支持复杂场景的测试需求：
additional_metadata: Optional[Dict] = None # 额外元数据
comments: Optional[str] = None # 测试用例备注
token_cost: Optional[float] = None # 测试消耗的token成本
completion_time: Optional[float] = Field( # 完成时间（秒）
default=None,
serialization_alias="completionTime",
validation_alias=AliasChoices("completionTime", "completion_time"),
)
name: Optional[str] = None # 测试用例名称
tags: Optional[List[str]] = None # 标签，用于分类和筛选
这些参数支持测试用例的组织管理、成本监控和性能评估，为LLM应用的全面测试提供了基础。
快速上手：LLMTestCase实战示例
使用LLMTestCase创建测试用例非常简单。以下是一个基本的问答测试示例：
from deepeval.test_case import LLMTestCase
# 创建基本问答测试用例
test_case = LLMTestCase(
input="什么是人工智能？",
actual_output="人工智能是计算机科学的一个分支，致力于创建能够模拟人类智能的系统。",
expected_output="人工智能是研究如何使机器模拟人类智能行为的科学与技术。",
context=["人工智能概述：人工智能是一门让计算机能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的科学与技术。"]
)
这个示例定义了一个简单的问答测试用例，包含用户输入、实际输出、期望输出和上下文信息。通过这个测试用例，DeepEval可以自动评估回答的相关性、准确性和忠实度等指标。
对于RAG应用，我们可以使用retrieval_context参数：
# RAG应用测试用例
rag_test_case = LLMTestCase(
input="DeepEval支持哪些评估指标？",
actual_output="DeepEval支持答案相关性、事实一致性、上下文召回率等多种评估指标。",
retrieval_context=[
"DeepEval指标列表：答案相关性(Answer Relevancy)、事实一致性(Faithfulness)、上下文召回率(Contextual Recall)、上下文精确率(Contextual Precision)、有害信息检测(Toxicity)等。"
]
)
对于需要工具调用的智能体应用，我们可以使用工具调用相关参数：
from deepeval.test_case import ToolCall
# 工具调用测试用例
tool_test_case = LLMTestCase(
input="今天北京的天气如何？",
actual_output="今天北京的天气晴朗，气温25°C，微风。",
tools_called=[
ToolCall(
name="weather_api",
input_parameters={"location": "北京", "date": "today"},
output={"temperature": 25, "condition": "晴朗", "wind": "微风"}
)
],
expected_tools=[
ToolCall(
name="weather_api",
input_parameters={"location": "北京", "date": "today"}
)
]
)
这个示例展示了如何测试智能体调用外部天气API的能力，包括工具选择和参数传递的正确性。
高级应用：LLMTestCase参数与验证
LLMTestCase提供了严格的数据验证机制，确保测试用例的规范性和一致性。这些验证逻辑在validate_input方法中实现：
@model_validator(mode="before")
def validate_input(cls, data):
input = data.get("input")
actual_output = data.get("actual_output")
context = data.get("context")
# ... 其他参数验证
if input is not None and not isinstance(input, str):
raise TypeError("'input' must be a string")
if context is not None and (not isinstance(context, list) or not all(
isinstance(item, str) for item in context)):
raise TypeError("'context' must be None or a list of strings")
# ... 更多验证逻辑
return data
这段代码确保了输入参数的类型正确性，例如input必须是字符串，context必须是字符串列表或None。这种严格的验证机制有助于构建高质量的测试用例。
LLMTestCaseParams枚举定义了所有支持的参数名称，便于在评估指标中引用：
class LLMTestCaseParams(Enum):
INPUT = "input"
ACTUAL_OUTPUT = "actual_output"
EXPECTED_OUTPUT = "expected_output"
CONTEXT = "context"
RETRIEVAL_CONTEXT = "retrieval_context"
TOOLS_CALLED = "tools_called"
EXPECTED_TOOLS = "expected_tools"
# ... 其他参数
在实际应用中，你可以在examples/getting_started/test_example.py找到更多LLMTestCase的使用示例，涵盖了从简单问答到复杂智能体的各种测试场景。
最佳实践与常见问题
测试用例设计原则
- 单一职责：每个测试用例应专注于测试一个特定功能或能力
- 明确预期：尽量提供清晰的
expected_output，便于自动化评估 - 全面覆盖：设计不同类型的输入，包括边界情况和异常输入
- 元数据完善：合理使用
name和tags参数，便于测试用例管理
性能优化技巧
对于大规模测试场景，可以通过以下方式优化性能：
- 复用上下文：对于相同领域的测试用例，复用
context以减少重复 - 批量处理：结合DeepEval的数据集功能，批量运行测试用例
- 成本监控：使用
token_cost参数跟踪测试成本，优化高成本用例
常见问题解答
Q: LLMTestCase是否支持多轮对话测试？
A: 对于多轮对话测试，建议使用ConversationalTestCase，它专门设计用于测试多轮对话场景。
Q: 如何处理没有明确预期输出的测试场景？
A: 可以不提供expected_output，使用基于参考文档的评估指标（如Faithfulness）来评估输出质量。
Q: 能否自定义LLMTestCase的字段？
A: 可以通过additional_metadata字段添加自定义元数据，或通过继承LLMTestCase类创建自定义测试用例类型。
总结与展望
LLMTestCase作为DeepEval框架的核心组件，为LLM应用测试提供了标准化、灵活且强大的测试用例定义方式。无论是简单的问答系统、复杂的RAG应用，还是需要工具调用的智能体，LLMTestCase都能满足你的测试需求。
通过本文的介绍，你已经了解了LLMTestCase的核心结构、参数配置和实战应用。结合DeepEval丰富的评估指标和测试工具，你可以构建全面的LLM质量保障体系。
要深入学习LLMTestCase的更多高级用法，建议参考以下资源：
- 官方文档：docs/evaluation-test-cases.mdx
- 示例代码：examples/目录下的测试用例示例
- API参考：deepeval/test_case/llm_test_case.py中的详细注释
立即开始使用LLMTestCase，为你的LLM应用构建坚实的质量防线！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
