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regression testing
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RAG 应用需要专门的回归测试来捕获细微错误
检索增强生成（RAG）应用容易出现细微的回归问题，而传统测试方法通常会忽略这些问题。分块策略、嵌入模型或检索参数的更改可能导致输出质量意外变化，例如答案不正确或检索漂移。为解决此问题，建议采用分层测试方法，首先进行确定性检索测试，验证是否正确显示了上下文，然后进行生成测试，评估模型答案的准确性和忠实度。
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RiskBlend框架增强机器学习回归测试
研究人员开发了RiskBlend，一个旨在提高机器学习模型回归测试效率的新型框架。该方法结合了历史故障模式、预测变化和模型版本间决策边界变化等多种信号，以更有效地确定测试输入的优先级。在跨各种数据集、分类器和更新场景的广泛测试中，RiskBlend的表现持续优于现有方法，在检测回归故障方面取得了显著改进。