19、对话流测试与代码管理全解析

对话流测试与代码管理全解析

在开发人工智能助手时，全面的测试和有效的代码管理至关重要。以下将详细介绍对话流的负载测试以及代码存储和管理的相关内容。

1. 对话流的负载测试

在完成单个用户的意图功能和用户体验测试后，需要确保助手在多用户同时使用时仍能快速、正确地响应，这就涉及到负载测试。

1.1 估算并发用户数量

可以根据现有支持渠道估算生产环境中预期的并发用户数量。例如，如果一小时内有 500 个独立用户访问公司网站，假设其中一半用户会使用聊天功能，且每次聊天平均需要 2 分钟完成，那么平均并发用户数约为 10 个（250 用户 × 2 分钟 / 60 分钟 ≈ 8.33，四舍五入后约为 10）。之后，就可以使用 10 个并发测试对系统进行负载测试。

1.2 测试方式

• 手动测试 ：可以安排 10 个人同时测试系统，甚至可以在团队进行手动并发测试时举办披萨派对。但这种方式扩展性不佳，随着需要测试的并发用户数量增加，手动测试难度增大，自动化测试的价值就凸显出来。
• 自动化测试 ：理想情况下，应已经实现了功能测试的自动化，并可以利用这些自动化功能测试进行负载测试。

1.3 成本考量

如果对话式 AI 托管在云服务提供商处，负载测试可能会产生高额的云费用，因为测试流量在提供商看来是真实的。因此，公司需要查看云服务计划的详细信息，了解收费方式。不过，验证云服务提供商能否处理预期的生产负载水平，能让人更安心。

1.4 自托管情况