摘要：在AI技术日新月异的今天，如何有效评测大模型性能成为测试工程师面临的新挑战。本文将带您深入探索构建AI测试平台的实战过程，分享多模态模型评测的关键技术与设计思路。
在AI技术日新月异的今天，如何有效评测大模型性能成为测试工程师面临的新挑战。本文将带您深入探索构建AI测试平台的实战过程，分享多模态模型评测的关键技术与设计思路。
多模态模型（简称MLLM）是指能够同时处理文本、图像等多种输入形式的AI模型。与传统的单模态模型（LLM）相比，MLLM的评测面临更多挑战：
输入复杂性：需要同时处理图像和文本输入输出多样性：模型回答可能包含对图像内容的描述、分析等评估维度多：准确性、相关性、完整性等都需要考量"在项目初期，我们往往通过Excel手动记录测试结果，但随着案例增多，一个可扩展的测试平台变得至关重要。"一位AI测试专家分享道。
平台采用MySQL数据库存储测试任务信息，核心表结构包括：
任务ID（唯一标识）任务名称输出文件路径运行状态（运行中/成功/失败）CREATE TABLE MLLM_TASK (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(255),output_path VARCHAR(512),status VARCHAR(50));设计思考：没有将详细结果直接存入数据库，而是存储文件路径，既保留了脚本阶段的灵活性，又便于直接查看原始数据。
平台采用"同步接口+异步任务"的设计模式：
用户点击执行触发同步接口同步接口启动异步任务后立即返回异步任务完成后更新数据库状态这种设计避免了长时间操作导致的界面卡顿，提升了用户体验。
利用Streamlit框架快速构建前端界面：
任务列表展示（DataFrame渲染）详情页跳转（路由设计）结果对比功能（多选+报告生成）对于视觉模型提取文案准确性的评测，经过实践验证的有效方法包括：
1. 核心验证点法：为每个测试案例定义必须包含的关键词或数字
示例：对于一张会议图片，要求回答必须包含"5人"、"白板"、"投影"等关键词2. 结构化提示词：
prompt = """你是一个专业的图片内容评估员，请严格按以下规则评估：1. 数字内容必须完全匹配2. 关键实体名称不能有错别字3. 主要场景描述必须包含示例：问题：图片中有多少人？回答：5人（实际6人）→ 错误"""3. 多模型交叉验证：同时使用多个大模型（如GPT-4、Claude等）进行评分，取共识结果
值得注意的是，自动化评测的准确率通常在90-95%之间，完全依赖自动化仍存在局限，人工复核不可或缺。
平台演进路线AI测试平台的构建不仅是工具开发，更是测试思维的升级。在这个过程中，我们学会了：
平衡自动化与人工：明确哪些适合自动化，哪些需要人工判断重视过程数据：保留原始结果便于追溯和分析渐进式建设：从脚本到平台，避免过度设计随着AI技术的快速发展，测试工程师需要不断拓展技能边界，掌握大模型原理、提示工程等新知识，才能在AI时代保持竞争力。
"好的测试平台不是一蹴而就的，它应该随着项目需求自然生长，在解决实际问题中逐步完善。" —— 来自一线AI测试团队的经验分享
来源：夏琳说科技