好的，我们开始。 端到端自动回归测试体系构建：确保RAG召回长期稳定 大家好，今天我们来聊聊如何构建一个端到端的自动回归测试体系，以确保RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统召回的长期稳定。RAG系统结合了信息检索和文本生成，其召回环节的质量直接影响最终生成内容的质量。因此，建立一套有效的回归测试体系至关重要。 1. RAG召回环节的核心挑战 在深入测试体系之前，我们需要明确RAG召回环节面临的主要挑战： 语义理解的复杂性： RAG系统需要理解用户查询的语义，并准确匹配到相关的知识片段。这涉及到复杂的自然语言处理技术，容易受到噪声数据和歧义的影响。 知识库更新： 知识库的内容会不断更新，新的信息可能会影响召回结果。需要确保更新后的知识库依然能够提供准确的召回。 负例挖掘困难： 很难穷举所有与查询不相关的知识片段，这意味着很难有效地测试召回系统的负例召回能力。 评估指标选择： 传统的精确率、召回率等指标可能无法全面反映RAG系统的召回质量，需要选择更合适的评估指标。 长期稳定性： 随着时间的推移，系统依赖的外部资源（例如embedding模型）可能会发 …
如何设计端到端 RAG 测评体系评估检索效果并自动触发模型再训练
端到端 RAG 测评体系设计：评估检索效果与自动触发模型再训练 大家好，今天我们来探讨如何设计一个端到端的检索增强生成 (RAG) 测评体系，重点关注检索效果的评估以及如何利用评估结果自动触发模型的再训练。RAG 系统的核心在于检索和生成两个环节，而要保证其整体性能，我们需要对这两个环节进行精准的评估和优化。本次讲座将从数据准备、评估指标选择、评估流程构建、再训练策略设计以及代码实现示例等多个方面进行展开。 1. 数据准备：构建评测数据集 RAG 测评的第一步是准备高质量的评测数据集。这个数据集应该能够覆盖 RAG 系统可能遇到的各种场景和问题，并且包含用于评估检索和生成效果的必要信息。 数据来源： 可以来自现有知识库、用户问题日志、公开数据集等。 数据类型： 包括问题 (Query)、相关文档 (Relevant Documents)、理想答案 (Ideal Answer)。 数据标注： 需要人工标注相关文档和理想答案，确保标注的准确性和一致性。 为了更好地管理和使用评测数据，我们可以将其组织成结构化的格式，例如 JSON 或 CSV。以下是一个 JSON 格式的示例： [ { “q …
构建端到端 RAG 工程化文档体系覆盖训练、部署、评估各环节
端到端 RAG 工程化：从训练到评估的实践指南 大家好，今天我们来深入探讨端到端检索增强生成（RAG）的工程化实践。RAG 作为 LLM 应用的关键技术，能显著提升 LLM 在特定领域内的知识覆盖和回答准确性。但是，要真正落地一个高效、可靠的 RAG 系统，需要一套完整的工程化体系，涵盖数据准备、模型训练、部署以及持续评估等多个环节。 本次分享将围绕这些环节，提供具体的技术方案和代码示例。 1. 数据准备与索引构建 RAG 系统的基石在于高质量的数据。数据准备的目标是将原始数据转化为 LLM 能够有效理解和利用的向量表示。 1.1 数据清洗与预处理: 原始数据通常包含噪声、格式不一致等问题。清洗和预处理的目标是使数据更加干净、结构化。 数据清洗: 移除无效字符、纠正拼写错误、处理缺失值。 文本分割: 将长文本分割成更小的块，以便进行向量化。常用的分割方法包括： 固定大小分割：将文本按照固定长度分割。 语义分割：根据句子或段落的语义进行分割。 递归分割：先按照大的语义单元分割，再递归地分割成更小的单元。 import nltk from nltk.tokenize import sent …
构建端到端 RAG 模型训练指标平台并提供可视化决策支持体系
构建端到端 RAG 模型训练指标平台并提供可视化决策支持体系 大家好，今天我们来探讨如何构建一个端到端的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 模型训练指标平台，并提供可视化决策支持体系。RAG 模型在实际应用中，效果往往受到多个因素的影响，包括检索质量、生成能力、数据质量等等。因此，一个完善的指标平台对于模型的迭代优化至关重要。 本次讲座将主要围绕以下几个方面展开： RAG 模型训练流程回顾： 快速回顾 RAG 模型的基本原理和训练流程，明确需要监控的关键环节。 核心指标体系构建： 详细介绍 RAG 模型训练过程中需要关注的核心指标，并解释其意义。 数据收集与存储： 讨论如何高效地收集和存储训练数据、模型输出以及相关指标。 指标计算与分析： 介绍如何利用 Python 等工具计算和分析各项指标，并发现潜在问题。 可视化平台搭建： 使用 Dash 或 Gradio 等框架搭建可视化平台，方便用户查看和分析指标数据。 决策支持体系构建： 如何利用指标数据为模型优化提供决策支持，例如调整超参数、改进检索策略等。 代码示例与实践： 提供具体的代码示例，演示 …
构建端到端 MLOps 流水线以自动化训练优化企业级 RAG 检索模型
好的，现在开始。 构建端到端 MLOps 流水线以自动化训练优化企业级 RAG 检索模型 大家好，今天我们来深入探讨如何构建一个端到端的 MLOps 流水线，专门用于自动化训练和优化企业级 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）检索模型。这将是一个实践性很强的讨论，我们将从概念到代码，一步步地构建这个流水线。 RAG 模型简介及企业级应用挑战 RAG 模型的核心思想是，在生成文本之前，先从一个外部知识库中检索相关信息，然后将检索到的信息融入到生成过程中。这使得模型能够生成更准确、更可靠的文本，尤其是在面对需要大量外部知识的任务时。 在企业级应用中，RAG 模型面临一些独特的挑战： 知识库规模庞大且不断更新： 企业知识库往往包含海量的信息，并且会随着业务的发展而不断更新。如何高效地索引和检索这些信息是一个关键问题。 数据质量参差不齐： 企业数据可能存在格式不一致、信息不完整、噪声数据等问题。如何清洗、预处理这些数据，以提高检索的准确性，是一个重要的挑战。 模型性能要求高： 企业应用对模型的性能有很高的要求，包括检索速度、准确率、召回率等。如何 …
解释前端自动化测试中的单元测试、集成测试、端到端测试的特点和适用场景。
各位前端小伙伴们，大家好！我是今天的主讲人，咱们今天聊聊前端自动化测试这事儿，保证让大家听完之后，对单元测试、集成测试、端到端测试这三兄弟不再脸盲，还能根据实际情况把他们安排到合适的岗位上。 开场白：测试，前端的“体检报告” 咱们写代码，就跟做菜一样。辛辛苦苦炒了一盘菜，总得尝尝咸淡，看看有没有糊，对不对？ 测试就像这道菜的“体检报告”，告诉你代码的健康状况，有没有Bug，能不能按照预期工作。 自动化测试，就是让机器来做这个“体检”，省时省力，还比人更细致（毕竟机器不会偷懒）。 第一部分：单元测试 (Unit Testing) – 代码的“细胞检查” 1. 什么是单元测试？ 单元测试，顾名思义，就是对代码中的最小单元进行测试。这个“单元”通常是一个函数、一个组件、或者一个类的方法。 就像给人体做细胞检查，看看每个细胞有没有问题，有没有癌变。 2. 单元测试的特点： 小而精： 测试范围小，只关注单个单元的功能。 快： 执行速度快，因为测试范围小，依赖少。 隔离性： 单元测试应该尽可能独立，不依赖外部环境（数据库、API等等）。如果需要依赖，可以使用 Mock 或 Stub 来模拟外部依赖 …
JS 端到端测试 (E2E)：Cypress / Playwright 自动化浏览器测试
大家好，我是你们今天的自动化测试小助手。今天咱们来聊聊前端E2E测试那些事儿，特别是Cypress和Playwright这两位当红炸子鸡。放心，咱们不搞学术报告，争取把这事儿聊得像唠嗑一样轻松愉快。 开场白：E2E测试是啥玩意儿？为啥要搞它？ 想象一下，你辛辛苦苦写了一堆代码，信心满满地部署上线。结果用户一用，哎呦喂，页面崩了，功能失效了，简直就是一场灾难片！ E2E测试，全称End-to-End testing，端到端测试，就是为了避免这种灾难而生的。它模拟真实用户的使用场景，从头到尾地测试你的应用，确保所有的组件、模块、服务都能协同工作，最终用户体验流畅丝滑。 简单来说，E2E测试就像是你的应用的“全面体检”，帮你找出潜在的bug，提升代码质量，让你更有底气面对用户的挑战。 Cypress vs Playwright：两位大哥的巅峰对决 Cypress和Playwright都是非常优秀的E2E测试框架，它们各有千秋，就像武林高手一样，都有自己的独门绝技。 特性 Cypress Playwright 架构 运行在浏览器内部，使用Node.js作为控制台 独立进程，通过DevTools …
云环境中的测试自动化策略：单元测试、集成测试、端到端测试
好的，各位观众老爷，技术控们，欢迎来到今天的“云端测试风云会”！我是你们的老朋友，人称“Bug终结者”的编程界段子手——代码诗人！今天咱们不吟诗作对，咱们聊点实在的：云环境中的测试自动化策略。 各位，想象一下，云计算就像一个巨大的游乐场，各种服务、应用在里面嗨翻天。但如果这个游乐场没有安全检查，过山车没系安全带，摩天轮螺丝松了，那还得了？所以，测试就显得尤为重要，尤其是在变化莫测的云环境中。 今天，我们就来聊聊如何在云端游乐场里，打造一套坚不可摧的测试自动化体系，让我们的应用安全可靠，让用户玩得开心，让老板数钱数到手抽筋！ 开场白：为何云端测试如此重要？ 话说，自从云计算这玩意儿横空出世，开发模式就发生了翻天覆地的变化。以前，我们吭哧吭哧地在自己的小服务器上捣鼓，现在，一键部署，瞬间扩容，简直不要太爽！ 但是，云环境也带来了新的挑战： 复杂性飙升： 微服务架构、容器化、Serverless…各种新概念层出不穷，应用变得越来越复杂，环环相扣，牵一发而动全身。 动态性增强： 云资源弹性伸缩，应用随时可能迁移、重启，环境变化莫测，测试难度直线上升。 风险加剧： 云安全问题频发，一旦出现漏洞， …
大数据平台的可观测性：端到端链路追踪与性能基线
好的，各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，代码界的段子手，bug界的终结者，今天咱们来聊聊大数据平台的可观测性，特别是端到端链路追踪和性能基线。这可是大数据平台运维的命根子啊！ 开场白：大数据平台的“体检报告” 各位，想想看，我们的大数据平台，就像一辆高速行驶的超级跑车🏎️，引擎轰鸣，数据呼啸而过。但是，这辆跑车如果没了仪表盘、没了导航系统，我们怎么知道它是不是跑偏了？是不是快要抛锚了？ 所以，我们需要给大数据平台做一次“体检”，拿到一份详细的“体检报告”，这份报告就是可观测性。可观测性，简单来说，就是我们通过各种手段，了解系统内部状态的能力。有了它，我们才能及时发现问题、解决问题，保证大数据平台平稳运行。 第一部分：可观测性是什么？（莫慌，这不是哲学问题） 可观测性，这词听起来有点高深莫测，像哲学概念。但其实，它很实在，就是三个核心要素： Metrics（指标）： 就像汽车仪表盘上的速度、油量、水温，反映系统运行状态的关键数值。比如，CPU使用率、内存占用率、查询延迟等等。 Logs（日志）： 就像汽车的黑匣子，记录了系统运行过程中的各种事件。比如，用户登录信息、错误信息、程序异 …
容器化应用的高级测试策略：端到端测试、性能测试、安全测试
各位亲爱的码农、架构师、DevOps 工程师，以及所有对容器化应用测试充满好奇的小伙伴们，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“BUG克星”的程序猿老王。今天，咱们不聊996的苦涩，不谈秃头的烦恼，咱们来点轻松愉快的，聊聊容器化应用的高级测试策略，保证让你们听得津津有味，学得明明白白，用得溜溜的！🚀 首先，让我们举起手中的咖啡，敬我们伟大的容器技术！没有它，我们的部署会更加复杂，运维会更加痛苦，生活会更加……嗯，更加无趣！ ☕️ 开场白：容器化的浪潮与测试的挑战 容器化技术，特别是 Docker 和 Kubernetes，已经像一阵飓风一样席卷了整个软件开发领域。它带来的好处不言而喻：更高的资源利用率、更快的部署速度、更便捷的扩展能力，以及更一致的运行环境。简直就是程序员的福音！ 但是，就像所有伟大的技术一样，容器化也带来了新的挑战，尤其是在测试方面。传统的测试方法在面对微服务架构、分布式系统、动态变化的容器环境时，常常显得力不从心。 想象一下，你的应用由几十个甚至上百个微服务组成，每个微服务都运行在独立的容器中，它们之间通过网络进行通信。如果其中一个容器出了问题，整个应用都可能受到影响 …