霍格沃兹测试开发学社

《Python测试开发进阶训练营》（随到随学！）
2023年第2期《Python全栈开发与自动化测试班》（开班在即）
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2024年4月9日
测试方案有点难？ChatGPT助你轻松编写测试方案！
摘要： 简介 测试方案是指描述需要被测产品的特性、测试的方法、测试环境的规划、测试工具的设计和选择、测试用例的设计方法、测试代码的设计方案。我们常常需要根据产品的特性、测试策略等几个方向输出对应的测试方案。在写测试方案的过程中，常常会碰到没有头绪的问题。而利用ChatGPT可以很好的帮助我们解决这些问题。 阅读全文
posted @ 2024-04-09 11:33 霍格沃兹测试开发学社 阅读(106) 评论(0) 推荐(0)
需求分析有点难，ChatGPT来帮你
摘要： 简介 在实际工作过程中，常常需要拿到产品的PRD文档或者原型图进行需求分析，为产品的功能设计和优化提供建议。 而使用ChatGPT可以很好的帮助分析和整理用户需求。 实践演练 接下来，需要使用ChatGPT 辅助我们完成需求分析的任务 注意：为了方便展示，所有GPT的回复都将使用文本格式展示，以及为 阅读全文
posted @ 2024-04-09 11:27 霍格沃兹测试开发学社 阅读(69) 评论(0) 推荐(0)
2024年4月7日
人工智能，应该如何测试？（八）企业级智能客服测试大模型 RAG
摘要： 大模型的缺陷 – 幻觉 接触过 GPT 这样的大模型产品的同学应该都知道大模型的强大之处， 很多人都应该调戏过 GPT，跟 GPT 聊很多的天。 作为一个面向大众的对话机器人，GPT 明显是鹤立鸡群，在世界范围内还没有看到有能跟 GPT 扳手腕的存在。 也许很多人都认为 GPT 是非常强大的对话机器 阅读全文
posted @ 2024-04-07 16:22 霍格沃兹测试开发学社 阅读(288) 评论(0) 推荐(1)
人工智能，应该如何测试？（七）大模型客服系统测试
摘要： 知识引擎 我们在生活中应该多多少少接触过对话机器人，比如我们都知道很多客服其实都是机器人先档在前面回答用户问题的， 有些机器人有相当程度的知识储备， 比如你去买了一辆车， 然后想咨询客服这辆车的保险的细节。 你就会问： 请问车的每年的保险费是多少钱。 但很多时候不同的车型，年份等其他细节会决定了保险 阅读全文
posted @ 2024-04-07 16:13 霍格沃兹测试开发学社 阅读(135) 评论(0) 推荐(0)
人工智能，应该如何测试？（六）推荐系统拆解
摘要： 推荐系统简介 推荐系统的问题 根据之前学习到的内容，我们已经基本了解到了要如何构建一个二分类模型。我们都知道模型大体可以分成，回归，二分类和多分类。但推荐系统是属于哪一种场景呢，比如我们常见的广告推荐或者内容推荐，这些场景都是由系统来判断用户的喜好来推送广告或者视频内容，以追求更高的点击率和转化率。 阅读全文
posted @ 2024-04-07 16:07 霍格沃兹测试开发学社 阅读(83) 评论(0) 推荐(0)
人工智能，应该如何测试？（五）ASR 效果测试介绍
摘要： 什么是 ASR ASR 是自动语音识别（Automatic Speech Recognition）的缩写，是一种将人的语音转换为文本的技术。这项技术涉及声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等多个学科。ASR 系统的性能受到识别词汇表的大小和语音的复杂性、语音信号的质量、单个说话 阅读全文
posted @ 2024-04-07 15:52 霍格沃兹测试开发学社 阅读(204) 评论(0) 推荐(0)
人工智能，应该如何测试？（四）模型全生命周期流程与测试图
摘要： 这些日子讲了很多东西，但比较乱，我这里补充一下完整的业务和测试流程。 生命周期流程图 根据数据闭环，我画出了上面的图，并标记了其中测试人员要参与的活动（浅蓝色）。下面我一一分析一下这些测试活动的含义。 离线模型测试阶段：在模型的生命周期中，会涉及到 3 种数据。 训练集，验证集和测试集，其中训练集用 阅读全文
posted @ 2024-04-07 15:48 霍格沃兹测试开发学社 阅读(141) 评论(0) 推荐(0)
人工智能，应该如何测试？（三）数据构造与性能测试篇
摘要： 前言 人工智能场景中的性能测试与我们在互联网中创建到的有很大的不同，因为它需要模拟更复杂的情况。当然它也有相似的地方，只不过今天我们主要介绍它们不同的地方。 产品分类 首先我们需要澄清一下， 从 AI 产品的类型来划分的话，我们可以分成两个大的类别： 人工智能的业务类产品：AI 就是为了某个特定的业 阅读全文
posted @ 2024-04-07 15:45 霍格沃兹测试开发学社 阅读(98) 评论(0) 推荐(0)
人工智能，应该如何测试？（二）数据挖掘篇
摘要： 前言 数据决定模型的上限，而算法调参只是尽量的帮你逼近那个上限，建模工程师 80% 的时间都是在跟数据打交道，国内在 AI 上的发展与国外最大的差距不是在算力上，而是高质量的数据。 相信大家在网络上都见过类似的说法，事实上这些说法都是正确的。并且对于测试人员来说也是一样的。 通过上一篇介绍效果测试的 阅读全文
posted @ 2024-04-07 15:34 霍格沃兹测试开发学社 阅读(85) 评论(0) 推荐(0)
人工智能，应该如何测试？（一）基础效果篇（内含大模型的测试内容）
摘要： 前言 这个系列算是科普文吧，尤其这第一篇可能会比较长，因为我这 8 年里一直在 AI 领域里做测试，涉及到的场景有些多， 我希望能尽量把我经历过的东西都介绍一下，算是给大家科普一下我们这些在 AI 领域内做测试的人，每天都在做什么事情。 当然 AI 领域很庞杂，我涉及到的可能也仅仅是一小部分，这篇帖 阅读全文
posted @ 2024-04-07 15:06 霍格沃兹测试开发学社 阅读(244) 评论(0) 推荐(0)
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