本文介绍了一种在持续集成 (CI) 管道中使用 pytest 对大型语言模型 (LLM) Prompt 进行回归测试的方法。它提倡测试 LLM 输出的确定性属性,例如有效的 JSON 结构或禁止短语的缺失,而不是精确的字符串匹配,以减轻测试的不稳定性。所提出的方法包括创建一个小型、精心策划的 AI
排序理由 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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本文介绍了一种在持续集成 (CI) 管道中使用 pytest 对大型语言模型 (LLM) Prompt 进行回归测试的方法。它提倡测试 LLM 输出的确定性属性,例如有效的 JSON 结构或禁止短语的缺失,而不是精确的字符串匹配,以减轻测试的不稳定性。所提出的方法包括创建一个小型、精心策划的 AI
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<p>You can regression-test a prompt in CI with plain pytest: keep a small golden set of inputs, assert on cheap deterministic properties (valid JSON, required fields, forbidden phrases) rather than exact strings, run each case several times, and fail the build on a pass-rate thre…