🧪 测试与质量保证¶
定位：覆盖AI研究生需要的完整测试技能体系——从传统软件测试到AI模型评估 核心重点：AI模型测试与评估（LLM/Agent/多模态 评估方法论与实践）
🎯 学习目标¶
通过本教程，你将掌握：
- 测试基础：黑盒/白盒测试、测试策略与质量度量
- 单元测试：Python pytest 框架、Mock 技术、TDD 开发模式
- AI模型评估 ⭐：LLM 评估基准（MMLU/HumanEval）、Agent 评估框架、多模态模型测试
- 实战能力：构建端到端测试流水线，CI/CD 集成自动化测试
📚 章节目录¶
| 编号 | 章节 | 核心内容 | 难度 | 学习时间 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 软件测试概述 | 测试理论、方法论、质量模型 | ⭐⭐ | 3小时 |
| 02 | 单元测试 | pytest、Mock、覆盖率、TDD | ⭐⭐⭐ | 4小时 |
| 03 | AI模型测试与评估 | LLM/Agent/多模态评估体系 | ⭐⭐⭐⭐ | 6小时 |
📖 推荐学习路径¶
Text Only
第1天 (3h): 01-软件测试概述
→ 理解测试金字塔、V模型、质量度量
第2天 (4h): 02-单元测试
→ 动手练习 pytest，写出第一个测试套件
第3天 (6h): 03-AI模型测试与评估 ⭐
→ 重点章节！掌握 LLM 评估方法论
→ 实践：用 RAGAS 评估 RAG 系统
🗂️ 补充资源¶
| 目录 | 说明 | 推荐程度 |
|---|---|---|
| 实战项目/ | 测试实战练习（含 CI/CD 集成） | ⭐⭐⭐⭐ |
| 面试准备/ | 测试面试题库与高频考点 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
🔗 相关教程¶
- AI Agent开发实战/05-Agent评估与测试 — Agent 专项评估
- MLOps与AI工程化 — 模型监控与持续评估
- LLM应用 — LLM 应用测试实践
最后更新：2026-02-18 总学时：约 13 小时（核心章节） + 实战项目