使用大型语言模型（LLM）的应用程序的测试带来了独特的挑战，因为它们具有非确定性。与传统软件不同，相同的提示可能会产生不同的输出，使得标准的测试方法不足。本文提出了七种策略来解决这个问题，重点是提取租约文本中的结构化数据（如租户、租金和通知期）的示例。关键方法包括构建一个包含已知答案的“黄金数据集”，断言输出的不变属性（如有效的JSON格式或正确的数据类型），以及使用对抗性测试来探测弱点。 AI
影响 为开发人员提供了确保LLM驱动的应用程序的可靠性和健壮性的实用策略。
排序理由 文章讨论了测试LLM应用程序的方法和工具，而不是新的LLM发布或研究。
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