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7. 质量与测试

7.1 提示词单元测试​

测试框架​

智能农业解决方案使用专门的提示词测试框架，确保Prompt质量和稳定性：

测试框架选择​

LangSmith：

  • LangChain官方测试框架
  • 支持Prompt测试和评估
  • 集成LangChain生态

PromptTest：

  • 自定义测试框架
  • 支持农业领域特定测试
  • 集成CI/CD流程

测试框架实现​

import pytest
from prompt_test import PromptTester, TestCase

class AgriculturalPromptTester(PromptTester):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.test_cases = []
    
    def add_test_case(self, test_case: TestCase):
        """添加测试用例"""
        self.test_cases.append(test_case)
    
    def run_tests(self):
        """运行所有测试"""
        results = []
        for test_case in self.test_cases:
            result = self.run_single_test(test_case)
            results.append(result)
        return results
    
    def run_single_test(self, test_case: TestCase):
        """运行单个测试"""
        # 执行Prompt
        output = self.execute_prompt(test_case.prompt, test_case.input)
        
        # 评估结果
        score = self.evaluate(output, test_case.expected_output)
        
        return {
            "test_case": test_case.name,
            "passed": score >= test_case.threshold,
            "score": score,
            "output": output
        }

测试用例设计​

病虫害识别测试用例​

测试用例1：标准水稻稻瘟病识别

test_case_1 = TestCase(
    name="标准水稻稻瘟病识别",
    prompt=PEST_DISEASE_IDENTIFICATION_PROMPT,
    input={
        "image": "rice_blast_image.jpg",
        "crop_type": "水稻",
        "growth_stage": "抽穗期"
    },
    expected_output={
        "pest_disease_type": "病害",
        "pest_disease_name": "稻瘟病",
        "severity": "中度",
        "confidence": 0.9
    },
    threshold=0.85
)

测试用例2：复杂病虫害识别

test_case_2 = TestCase(
    name="复杂病虫害识别",
    prompt=PEST_DISEASE_IDENTIFICATION_PROMPT,
    input={
        "image": "complex_pest_image.jpg",
        "crop_type": "小麦",
        "growth_stage": "拔节期"
    },
    expected_output={
        "pest_disease_type": "虫害",
        "pest_disease_name": "蚜虫",
        "severity": "重度",
        "confidence": 0.9
    },
    threshold=0.85
)

7.2 模型测试​

模型评估指标​

分类模型评估​

准确率（Accuracy）：

  • 定义：正确预测的样本数占总样本数的比例
  • 目标值：≥90%

精确率（Precision）：

  • 定义：预测为正类的样本中，实际为正类的比例
  • 目标值：≥90%

召回率（Recall）：

  • 定义：实际为正类的样本中，被正确预测为正类的比例
  • 目标值：≥90%

F1分数（F1-Score）：

  • 定义：精确率和召回率的调和平均数
  • 目标值：≥90%

回归模型评估​

均方误差（MSE）：

  • 定义：预测值与真实值差的平方的平均值
  • 目标值：≤100（产量预测，单位：公斤/亩）

平均绝对误差（MAE）：

  • 定义：预测值与真实值差的绝对值的平均值
  • 目标值：≤50（产量预测，单位：公斤/亩）

决定系数（R²）：

  • 定义：模型解释的方差占总方差的比例
  • 目标值：≥0.85

测试数据集​

数据集划分​

训练集：70%

  • 用于模型训练
  • 包含各种作物、各种病虫害类型

验证集：15%

  • 用于模型调优
  • 用于超参数选择

测试集：15%

  • 用于模型评估
  • 不参与训练过程

数据集要求​

多样性：

  • 包含不同作物类型
  • 包含不同生长阶段
  • 包含不同环境条件

质量：

  • 图像清晰，标注准确
  • 数据平衡，避免类别不平衡
  • 数据真实，避免合成数据

7.3 集成测试​

端到端测试​

测试场景​

场景1：完整病虫害识别流程

  1. 用户上传病虫害图片
  2. 系统识别病虫害类型
  3. 系统检索防治建议
  4. 系统生成识别报告
  5. 用户查看报告

场景2：完整作物监测流程

  1. 系统自动采集传感器数据
  2. 系统采集图像数据
  3. 系统分析生长状态
  4. 系统检测异常情况
  5. 系统生成监测报告
  6. 系统发送告警通知

性能测试​

负载测试​

测试目标：

  • 验证系统在高负载下的性能
  • 识别性能瓶颈
  • 确定系统容量

测试场景：

  • 并发用户数：100、500、1000
  • 请求类型：病虫害识别、产量预测、监测查询
  • 持续时间：30分钟、1小时

压力测试​

测试目标：

  • 验证系统在极限负载下的稳定性
  • 测试系统崩溃点
  • 验证故障恢复能力

测试场景：

  • 逐步增加负载，直到系统崩溃
  • 观察系统响应时间、错误率等指标
  • 验证系统恢复能力

7.4 质量保证​

代码质量​

代码规范​

编码规范：

  • 遵循PEP 8（Python）
  • 遵循ESLint规范（JavaScript）
  • 使用类型注解（TypeScript）

代码审查：

  • 所有代码必须经过审查
  • 使用代码审查工具（如GitHub Pull Request）
  • 建立代码审查清单

测试覆盖率​

单元测试覆盖率：≥80% 集成测试覆盖率：≥60% 端到端测试覆盖率：≥40%

文档质量​

文档要求​

API文档：

  • 完整的API接口文档
  • 请求和响应示例
  • 错误码说明

用户文档：

  • 用户操作手册
  • 常见问题解答
  • 视频教程

技术文档：

  • 系统架构文档
  • 部署文档
  • 运维文档