English(EN) How to test code that calls an LLM without writing flaky tests

测试大语言模型代码：模拟、结构和重放策略

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-14 02:46

测试与 Claude 等大语言模型交互的代码需要不同于传统单元测试的方法。开发人员应在大多数单元测试中模拟大语言模型，重点关注提示组装、响应解析和重试逻辑。在针对实际模型进行测试时，断言应侧重于输出的结构和属性，而不是精确的文本，因为大语言模型的响应可能会有所不同。记录和重放模型响应等技术可以提供真实输出的好处，同时具有模拟的速度和确定性。 AI

影响为开发人员提供了有关如何为与大语言模型集成的应用程序编写更健壮、更可靠的测试的指导。

排序理由该项目讨论了与大语言模型交互的代码的测试最佳实践和策略，而不是发布新产品或研究。

在 dev.to — LLM tag 阅读 →

Claude

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。我们如何撰写摘要 →

本文如何被排名

Signal score: 7 / 100; Composite score across the factors below. Higher = stronger signal that this story matters right now.
Newsworthiness bucket: Commentary; 该项目讨论了与大语言模型交互的代码的测试最佳实践和策略，而不是发布新产品或研究。
Source corroboration: Single-source cluster; Only one publisher covered this so far. Single-source stories can still rank when the publisher is high-authority, but they lack cross-source corroboration.
Topics: product, other; Editorial topic classification. Feeds into how the story surfaces on /topic/<slug> hub pages and into the per-entity coverage mix.
AI-industry relevance: High; Clearly on-topic for AI-industry coverage.
Story freshness: Breaking (< 6h); Fresh story with cross-source coverage still developing. Ranking may shift as more sources report.

完整方法见我们的编辑标准。

报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · frank chu · 2026-09-14 02:46

如何测试调用 LLM 的代码，而不编写不稳定的测试

<p>The moment your code calls a model, your tests get slow, expensive, and non-deterministic. The common response is to just not test that path, which is the worst of the options, because the LLM call is usually sitting in the middle of the logic most likely to break. You can tes…

本文如何被排名

报道来源 [1]

如何测试调用 LLM 的代码，而不编写不稳定的测试

相关实体

相关话题