测试大型语言模型由于其非确定性而带来了独特的挑战，使得传统的单元测试无效。为了解决这个问题，一种新方法涉及将 LLM 的作用最小化为更大确定性系统中的单一特定任务。这使得标准单元测试可以覆盖应用程序的大部分逻辑，而单独的评估工具则用于 LLM 的输出。该策略确保数据路由和状态管理等关键功能保持可预测和可验证。 AI
影响 通过隔离非确定性组件，为开发人员提供了一个实用的框架来确保 LLM 驱动的应用程序的可靠性。
排序理由 文章描述了一种测试 LLM 集成软件的实用方法，而不是新的 LLM 版本或核心研究。
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