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。

多模态模型评测的核心挑战

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：

1. 输入复杂性：需要同时处理图像和文本输入

2. 输出多样性：模型回答可能包含对图像内容的描述、分析等

3. 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。

平台架构设计精要

1. 数据库设计

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。

2. 异步任务处理机制

平台采用"同步接口+异步任务"的设计模式：

1. 用户点击执行触发同步接口

2. 同步接口启动异步任务后立即返回

3. 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。

3. 结果可视化方案

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）

自动化评测的实践技巧

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

该测试平台的未来发展路径包括：

1. 增强对比功能：支持多任务结果的横向对比，直观展示模型迭代效果

2. 丰富评测维度：加入响应时间、成本等运营指标

3. 扩展模型支持：覆盖图片分类、文档解析等更多 AI 应用场景

写给测试工程师的思考

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：

1. 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

2. 重视过程数据：保留原始结果便于追溯和分析

3. 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