在人工智能技术日新月异的今天，大规模语言模型（LLMs）凭借其强大的自然语言处理能力，正逐渐成为众多应用和服务的核心驱动力。从智能客服到创作辅助，从信息检索到个性化推荐，LLMs的广泛应用对测试策略提出了全新的挑战。本文旨在探讨针对拥有LLM功能的应用或软件，如何制定一套高效、全面的测试方案，确保这些智能工具既精准又可靠

 

理解核心：LLM的特性和局限

首先，明确测试的起点在于深刻理解LLM的工作原理及其潜在局限。LLMs通过深度学习算法，能够理解语境、生成连贯文本，甚至完成创造性任务。然而，它们也可能产生偏见、错误信息或在特定领域知识上不足。因此，测试策略应围绕这些特性展开，确保模型输出既符合逻辑又准确无误。

多维度测试框架

功能测试

• 基本功能验证：

检查模型是否能正确响应各种标准输入，包括但不限于常见查询、指令执行等。