由于大型语言模型（LLM）独特的性能特点，传统的测试金字塔需要进行调整以适应它们。基于 LLM 的服务层测试可能比传统的 UI 测试更慢、成本更高，因此需要在测试金字塔中增加一个新层级。这个新层级位于传统的 API 测试和 UI 测试之间，考虑了 LLM 的推理性质。虽然模拟 LLM 可以提高速度，但会产生技术债务；更稳健的方法是使用 LLM 来协调和判断测试结果，确保即使底层系统发生变化，测试也能保持稳定。 AI
影响 提出了一种针对基于 LLM 的应用程序的新测试方法，可能会影响开发人员如何处理 AI 系统的质量保证。
排序理由 该条目讨论了基于 LLM 的应用程序的测试概念框架，并提出了对既定测试金字塔的修改。
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