LLM-RAG测试
案例介绍
我在项目中负责以下工作：
RAG 系统的功能测试：验证文档检索、上下文召回、答案生成等核心流程的准确性和稳定性
检索质量评估：设计测试用例评估检索模块的命中率、召回率，确保知识库内容能被准确召回
生成质量评估：从准确性、相关性、完整性、安全性等维度评估 LLM 生成结果的质量
数据校验：编写 SQL 脚本对测试数据进行清洗、统计和分析，定位系统异常
测试工具应用：使用 Claude Code、Hermes Agent 等 AI 工具辅助测试流程，提升测试效率
通过该项目，积累了 AI 系统测试的实战经验，掌握了 RAG 系统的测试方法和评估指标体系，能够胜任 AI 相关产品的测试工作。
LLM-RAG测试
案例介绍
本项目是基于 LLM（大语言模型）的 RAG（检索增强生成）系统测试实践，旨在探索 AI 时代软件测试的新方向。
我在项目中负责以下工作：
RAG 系统的功能测试：验证文档检索、上下文召回、答案生成等核心流程的准确性和稳定性
检索质量评估：设计测试用例评估检索模块的命中率、召回率，确保知识库内容能被准确召回
生成质量评估：从准确性、相关性、完整性、安全性等维度评估 LLM 生成结果的质量
数据校验：编写 SQL 脚本对测试数据进行清洗、统计和分析，定位系统异常
测试工具应用：使用 Claude Code、Hermes Agent 等 AI 工具辅助测试流程，提升测试效率
通过该项目，积累了 AI 系统测试的实战经验，掌握了 RAG 系统的测试方法和评估指标体系，能够胜任 AI 相关产品的测试工作。
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