本教程概述了如何为免费的大型语言模型 (LLM) 端点实现黄金文件测试以捕获回归。它引导用户创建一个捕获脚本来保存 LLM 的样本响应，然后创建一个检查脚本，将新响应与此黄金文件进行比较。检查侧重于响应长度和关键术语是否存在等不变性，而不是精确的文本匹配，以适应 LLM 输出的非确定性。该过程旨在在约 20 分钟内使用 Node.js 和 curl 完成，并建议使用 MonkeyCode 的免费模型访问和服务器选项。 AI
影响 为开发人员提供了一种确保 LLM 输出一致性并捕获回归的方法，从而提高了应用程序的可靠性。
排序理由 关于 LLM 端点使用特定测试方法的教程。
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