AI测试框架：怎么保证LLM应用质量

📘 教程 2026-07-19 约 2 分钟阅读

写普通程序可以写单元测试、集成测试。但AI应用的输出是自然语言，同一个prompt每次可能返回不同的结果。怎么测？

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写普通程序可以写单元测试、集成测试。但AI应用的输出是自然语言，同一个prompt每次可能返回不同的结果。怎么测？

📜 目录

AI测试为什么难
测试的三个层次
1. 功能测试（最基本）
2. 质量测试
3. 回归测试
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AI测试为什么难

普通代码：输入1+1，永远输出2。可以写断言。 AI应用：输入「写一首诗」，每次可能不同。不能写断言。

所以AI测试的核心不是「对不对」，而是「好不好」。

测试的三个层次

1. 功能测试（最基本）

测试AI能不能正常响应：

def test_ai_responds():
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
    )
    assert response.choices[0].message.content is not None
    assert len(response.choices[0].message.content) > 0

2. 质量测试

用另一个AI来评价AI的输出：

def test_quality():
    prompt = "解释一下什么是RAG"
    response = call_llm(prompt)

    eval_prompt = f"""评价以下回答是否准确、完整、易懂。
问题：{prompt}
回答：{response}
评分1-10分。
"""
    score = call_llm(eval_prompt)
    assert int(score) >= 7

这种方法叫LLM as a Judge。DeepEval和RAGAS都是干这个的。

3. 回归测试

维护一组标准问题和期望回答，每次修改Prompt后跑一遍：

[
  {"question": "什么是RAG", "expected_keywords": ["检索", "生成", "知识库"]},
  {"question": "Ollama怎么装", "expected_keywords": ["ollama.com", "curl", "docker"]}
]

每次修改Prompt后跑回归，确保没变差。