智能问答系统 --测试

测试智能问答系统通常涵盖多个维度，从功能性到性能、从准确率到用户体验。我帮你把测试工作拆解成几大类，并结合你的测试经验和AI测试计划，一步步细化！

🌟 1. 功能测试

目标：确保基本功能正常，问题能得到准确响应。

• 问答准确性测试：输入标准问题，检查答案是否准确、完整。
• 边界测试：测试极长或极短的问题、含有特殊符号、错别字的问题，看系统如何反应。
• 上下文测试：多轮对话测试系统上下文理解能力（如连续提问"它是谁？"是否理解前一句的主语）。
• 多意图测试：测试复杂问题，如"明天北京天气怎么样，还有什么好吃的？"是否能识别出多个意图。

🚀 2. 性能测试

目标：确保在高负载下系统依然稳定快速。

• 响应时间测试：统计每个问题的平均响应时间、P95、P99等指标。
• 并发测试：使用JMeter、Locust等工具模拟多用户提问，看QPS（Queries Per Second）。
• 压力测试：逐步增加并发用户数，测试系统瓶颈和最大负载。
• 资源消耗测试：观察CPU、内存、带宽占用情况。

性能指标示例：

测试项	指标	目标值
平均响应时间	平均耗时	≤ 300ms
并发请求	QPS	≥ 1000
高负载稳定性测试	内存占用率	≤ 70%

🧠 3. AI模型测试

目标：评估智能问答系统的AI模型表现。

• 准确率（Accuracy）：系统给出的答案是否正确。
• 召回率（Recall）：系统是否遗漏了重要信息。
• F1-score：平衡准确率和召回率的表现。
• 困惑度（Perplexity）：衡量语言模型的不确定性。
• 鲁棒性测试：测试错别字、语法错误或口语化表达时模型的容错能力。

你可以用TensorFlow/PyTorch结合模型评估数据集（如SQuAD、CMRC等）计算这些指标：

from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score
 
# 假设 y_true 是真实答案，y_pred 是模型的输出答案
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred, average='micro')
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='micro')
 
print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}, Recall: {recall:.2f}, F1-score: {f1:.2f}')

---

🔐 4. 安全测试

目标：确保问答系统在面对攻击或恶意输入时不会崩溃。

• 注入攻击测试：测试是否会被SQL注入、代码注入等攻击。
• 敏感词汇测试：检查是否对违规词汇、敏感问题做了妥善过滤。
• 越权访问测试：测试不同用户角色访问权限是否合理。

示例测试点：

• 输入类似 ' OR '1'='1 看系统是否回显数据库信息。
• 输入敏感词汇（如暴力、非法内容）看系统反应。

---

📊 5. 用户体验测试

目标：确保用户与问答系统交互顺畅。

• 界面测试：测试问答窗口布局是否合理、输入框长度是否合适。
• 容错体验测试：测试错别字、断句等情况下系统是否能理解。
• 多设备测试：测试在手机、PC、平板等设备上的适配性。

---

⚙️ 6. 自动化测试

你可以用Jenkins Pipeline集成测试，自动跑回归测试。或者用Robot Framework编写自动化脚本：

*** Test Cases ***
Check Q&A Response
    [Tags]    functional
    Open Browser    http://your-qa-system.com    chrome
    Input Text    id:question_box    What is AI?
    Click Button    id:submit
    Wait Until Page Contains    AI is...
    Close Browser

---

📈 总结

你可以按以下思路组织测试任务：

1. 前期准备：确定测试范围、收集数据集（如SQuAD等）、搭建测试环境。
2. 功能测试：从单轮到多轮、从边界条件到上下文理解。
3. 性能测试：QPS、响应时间、压力测试等。
4. 模型测试：计算准确率、召回率、F1-score等。
5. 安全测试：防攻击、防敏感词。
6. 自动化测试：集成CI/CD，实现持续回归测试。

智能诊断维修系统的引擎实现：
用户输入问题
↓
【语义理解引擎】
↓
【人机对话引擎】确认问题范围
↓
【信息检索引擎】查询知识库/维修手册
↓
【大模型生成引擎】结合检索结果生成答案
↓
【结果后处理】过滤敏感词、格式化输出
↓
响应用户，推荐维修方案/提示人工介入