测试工程师告别传统测试，进入AI时代要知道的AI测试方法、测试流程、所需技能，含项目实战介绍

以下是针对软件测试工程师所需的AI测试方法、流程、技能及工具的详细总结，结合了当前行业实践和工具推荐：

一、AI测试方法

1. 传统测试方法扩展
单元测试：验证单个模块（如算法函数）的正确性，需覆盖代码逻辑分支和异常处理。例如，在模型工程中需检查算法高效性（如缓存优化）。
集成测试：已关注模块间交互，如接口工程测试（使用Postman或脚本验证接口返回值）、数据流校验（确保数据解析与特征库的一致性）。
系统测试：验证整体业务功能与性能，例如模型响应时间、吞吐量及稳定性（如蓝绿部署测试）。

2. AI特有测试方法
数据验证测试：确保训练数据的质量、多样性和偏差控制，需模拟真实场景数据流。
算法验证测试：对比不同模型的效果（如准确率、召回率），使用A/B测试评估新旧模型在真实环境中的表现。
模型鲁棒性测试：注入噪声或对抗样本，测试模型在异常输入下的稳定性。
流程挖掘：通过工具（如流程挖掘软件）监控AI在工作流中的效率改进，识别耗时步骤并优化。

3. 动态评估方法
A/B测试：逐步上线新模型版本并对比用户行为数据，验证优化效果。例如，将新模型部署至部分区域后逐步扩展。
视觉回归测试：利用工具（如ContextQA）自动对比UI变更前后的截图，防止界面问题。