企业级AI测试的创新框架与实践
2025-10-20 10:34
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在传统的企业运营和软件测试中，可预测性一直是核心原则。输入A产生输出B，这种稳定性和一致性是企业高效运行的基础。然而，人工智能的出现彻底颠覆了这一规则。
测试需求的根本转变 与传统系统截然不同，人工智能系统表现出概率性行为。以大型语言模型（LLM）为例，即使是相同的输入，每次输出也可能不同，但这些不同的输出都可能是有效的。这种可变性并非错误，而是人工智能的固有特性。
这种特性给企业带来了前所未有的挑战：
无需更改代码即可发生模型漂移：即使没有代码更新，模型的性能也可能随时间变化。
上下文相关性能：同一个人工智能模型在不同的客户环境中表现可能截然不同。
不可预测的风险状况：输出的变化使得潜在故障的识别变得更加复杂。
对于安孚的客户来说，这并非理论问题，而是关乎关键业务的实际挑战。确保AI虚拟代理在特定环境中始终如一地解决事件至关重要。
企业级AI测试方法 为应对这些挑战，安孚专门针对概率系统构建了一个多维测试框架，其特点如下：
跨职能协作：AI测试并非孤立于工程部门。安孚的方法将测试职责分配给业务部门、开发团队、产品管理和质量工程，确保测试与实际业务目标保持一致。
人机交互评估：自动化指标提供了规模化的测试能力，但人工评估人员则专注于评估仅靠指标无法捕捉的主观品质，如有用性和适当性。
严格的数据选择：安孚确保测试数据能够代表客户的特定业务环境，涵盖频繁场景和具有统计有效性的关键边缘情况。
可衡量的实际影响 将这一框架应用于安孚的虚拟代理技能时，我们发现了传统测试方法所遗漏的性能不一致问题。这些问题在聚合测试中看似微不足道，但对受影响的客户来说却至关重要。
通过根据安孚的综合测试方法实施有针对性的改进，我们在具有挑战性的场景中将解决率提高了17%，这是传统测试方法永远无法识别的改进。
持续测试 在人工智能领域，测试不再是一次性的任务，而是一个持续的过程。安孚的测试方法包括：
持久性评估：由模型更新、用户行为模式变化和定期评估触发的持续测试。
业务影响监控：将技术指标与实际业务结果联系起来，确保测试与业务目标一致。
定性反馈循环：提供自动化指标无法捕捉的上下文信息，帮助更好地理解测试结果。
随着人工智能在企业工作流程中的重要性日益增加，安孚正在投资下一代评估方法，从高风险测试方法到自动化对抗性测试，以确保系统的可靠性和一致性。
当您在企业中部署安孚的AI功能时，您实际上是在将核心运营委托给这些系统。安孚的测试框架将人工智能固有的可变性从一种负担转变为一种优势，为企业提供强大且可靠一致的解决方案。
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