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功能測(cè)試：驗(yàn)證AI基礎(chǔ)能力（如意圖識(shí)別、多輪對(duì)話、知識(shí)檢索）、API接口、多模態(tài)交互等 非功能測(cè)試：壓力測(cè)試（高并發(fā)問答）、響應(yīng)延遲、容錯(cuò)性（對(duì)抗性輸入處理） 場景化測(cè)試：用戶真實(shí)使用路徑模擬（如客服場景中的打斷恢復(fù)能力） 模型迭代測(cè)試：對(duì)比不同模型版本的輸出質(zhì)量（準(zhǔn)確性、安全性、偏見等） 問題分析與根因定位 建立錯(cuò)誤分類體系（如知識(shí)缺失、邏輯錯(cuò)誤、安全漏洞） 使用日志分析工具（如ELK）追蹤問題鏈（用戶輸入→模型處理→輸出結(jié)果） 與算法團(tuán)隊(duì)協(xié)作復(fù)現(xiàn)bad cases（提供最小化復(fù)現(xiàn)步驟） 問答分析與運(yùn)營 構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)體系：回答準(zhǔn)確率、用戶滿意度（Thumbs-up/down）、會(huì)話深度 熱點(diǎn)問題挖掘：通過聚類分析（如TF-IDF+主題模型）識(shí)別高頻需求 知識(shí)庫優(yōu)化：根據(jù)bad cases反饋補(bǔ)充知識(shí)條目或調(diào)整優(yōu)先級(jí) 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)改進(jìn) 設(shè)計(jì)測(cè)試：對(duì)比不同prompt模板或排序策略的效果 用戶行為分析：漏斗模型分析對(duì)話流失節(jié)點(diǎn) 自動(dòng)化監(jiān)控：關(guān)鍵指標(biāo)異常報(bào)警（如突然增多的"我不明白"回答）

任職資格計(jì)算機(jī)及相關(guān)背景 AI智能體與平臺(tái)測(cè)試 功能測(cè)試：驗(yàn)證AI基礎(chǔ)能力（如意圖識(shí)別、多輪對(duì)話、知識(shí)檢索）、API接口、多模態(tài)交互等 非功能測(cè)試：壓力測(cè)試（高并發(fā)問答）、響應(yīng)延遲、容錯(cuò)性（對(duì)抗性輸入處理） 場景化測(cè)試：用戶真實(shí)使用路徑模擬（如客服場景中的打斷恢復(fù)能力） 模型迭代測(cè)試：對(duì)比不同模型版本的輸出質(zhì)量（準(zhǔn)確性、安全性、偏見等） 問題分析與根因定位 建立錯(cuò)誤分類體系（如知識(shí)缺失、邏輯錯(cuò)誤、安全漏洞） 使用日志分析工具（如ELK）追蹤問題鏈（用戶輸入→模型處理→輸出結(jié)果） 與算法團(tuán)隊(duì)協(xié)作復(fù)現(xiàn)bad cases（提供最小化復(fù)現(xiàn)步驟） 問答分析與運(yùn)營 構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)體系：回答準(zhǔn)確率、用戶滿意度（Thumbs-up/down）、會(huì)話深度 熱點(diǎn)問題挖掘：通過聚類分析（如TF-IDF+主題模型）識(shí)別高頻需求 知識(shí)庫優(yōu)化：根據(jù)bad cases反饋補(bǔ)充知識(shí)條目或調(diào)整優(yōu)先級(jí) 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)改進(jìn) 設(shè)計(jì)測(cè)試：對(duì)比不同prompt模板或排序策略的效果 用戶行為分析：漏斗模型分析對(duì)話流失節(jié)點(diǎn) 自動(dòng)化監(jiān)控：關(guān)鍵指標(biāo)異常報(bào)警（如突然增多的"我不明白"回答）