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智能客服的评分机制及自动化测试
使用pytest来编写智能客服的测试框架：
- 准备一个CSV文件来存储测试用例和预期结果。
- 编写测试脚本，其中包含测试用例的读取、发送请求、评分逻辑和结果验证。
- 使用
pytest断言来验证测试结果。
首先安装pytest和requests库：
pip install pytest requests
创建一个CSV文件test_cases.csv，它包含示例测试用例：
#问题,预期回复
"已付款，啥时候发货？","你好，系统在24小时内发顺丰快递的"
"麻烦尽快发货！","你好，已为您加急发货~"
"最晚几号发货？","你好，系统最晚在24小时内发顺丰快递的"
"用什么快递发货？","你好，默认是发顺丰快递"...
然后编写测试脚本test_ai_responses.py
import csv
import requests
import pytest# 假设的AI服务的URL
AI_SERVICE_URL = "http://192.168.1.100:8888/query"# 函数用于发送查询到AI服务
def send_query_to_ai(query):response = requests.post(AI_SERVICE_URL, json={"query": query})if response.status_code == 200:return response.json().get('response', '')else:# 在真实测试中，这里应该处理错误情况return None# 评分函数，这里使用简单的字符串相等进行评分
def score_response(ai_response, expected_response):return ai_response.strip().lower() == expected_response.strip().lower()# 读取CSV文件并构建测试用例
def read_test_cases(csv_file):test_cases = []with open(csv_file, newline='', encoding='utf-8') as csvfile:reader = csv.DictReader(csvfile)for row in reader:test_cases.append((row['query'], row['expected_response']))return test_cases# 参数化测试用例
test_data = read_test_cases('test_cases.csv')@pytest.mark.parametrize("query,expected_response", test_data)
def test_ai_response(query, expected_response):# 发送查询并获取AI系统的响应ai_response = send_query_to_ai(query)# 断言AI的响应是否与预期相符assert score_response(ai_response, expected_response), f"Query: {query}, Expected: {expected_response}, Got: {ai_response}"
代码解析：
-
上面定义了一个
send_query_to_ai函数来发送查询到AI客服系统，并获取响应。
我们还定义了一个score_response函数来评分响应。
read_test_cases函数从CSV文件中读取测试用例，并以适合pytest参数化测试的格式返回它们。 -
最后用
pytest.mark.parametrize装饰器来参数化test_ai_response函数，这样pytest就会为CSV文件中的每个测试用例运行一个测试。
在命令行中执行pytest命令。
pytest test_ai_responses.py
总结：以上实现了一个简单的评分机制：检查字符串是否完全匹配。
下面，来点硬货，实现更复杂的、更科学有效的评分机制：
评估响应的语义相似度，一般有2个方法：
- 使用词嵌入（如Word2Vec、GloVe或BERT）来将文本转换为向量，然后计算这些向量之间的
余弦相似度。 - 使用专门的评估指标，如
BLEU（双语评估底线），这个常用在机器翻译领域。其实还有一个方案（偷懒~）是直接调用语言模型（如GPT-3或BERT）来进行语义相似度评分。
- 余弦相似度是一种计算两个非零向量夹角余弦值的度量，它可以用来评估文本向量的相似性。
- BLEU（BiLingual Evaluation Understudy）分数则通过比较机器翻译的输出和一组参考翻译来评估质量，计算n-gram的重叠度。BLEU主要关注准确性，它计算了几个不同大小的n-gram（通常是1到4）的精确匹配，并通过考虑最长的匹配序列来惩罚过短的生成句子。
- ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）分数和BLEU都是常用于评估自然语言生成系统的指标，尤其在机器翻译和文本摘要领域。ROUGE评估自动文本摘要时更关注召回率，即参考摘要中的n-gram有多少被生成摘要所覆盖。ROUGE有多个变体，如ROUGE-N（考虑n-gram重叠）、ROUGE-L（考虑最长公共子序列）等。
步骤 1: 安装所需的库
我们需要安装一些NLP库，如transformers和sentence-transformers，以及scikit-learn来计算余弦相似度。
pip install transformers sentence-transformers scikit-learn
步骤 2: 编写评分逻辑
我们将使用Hugging Face的transformers库来获取预训练的BERT模型的句子嵌入，然后使用scikit-learn来计算余弦相似度。
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity# 加载预训练的句子嵌入模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')def calculate_cosine_similarity(response1, response2):# 将文本转换为向量embeddings = model.encode([response1, response2])# 计算向量之间的余弦相似度cosine_sim = cosine_similarity([embeddings[0]], [embeddings[1]])[0][0]return cosine_simdef score_response(ai_response, expected_response):# 计算余弦相似度similarity_score = calculate_cosine_similarity(ai_response, expected_response)# 可以设置阈值来确定是否接受响应return similarity_score在测试框架中加入BLEU和ROUGE分数计算方法
安装nltk和rouge-score库：
pip install nltk rouge-score
然后，更新测试脚本以包括BLEU和ROUGE评分：
import nltk
from rouge_score import rouge_scorer
from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu# nltk下载器需要的数据
nltk.download('punkt')def calculate_bleu_score(candidate, reference):# 分词candidate_tokens = nltk.word_tokenize(candidate)reference_tokens = nltk.word_tokenize(reference)# 计算BLEU分数score = sentence_bleu([reference_tokens], candidate_tokens)return scoredef calculate_rouge_score(candidate, reference):# 初始化ROUGE评分器scorer = rouge_scorer.RougeScorer(['rouge1', 'rougeL'], use_stemmer=True)# 计算ROUGE分数scores = scorer.score(reference, candidate)return scores# ...其他测试代码保持不变...@pytest.mark.parametrize("query,expected_response", test_data)
def test_ai_response(query, expected_response):# 发送查询并获取AI系统的响应ai_response = send_query_to_ai(query)# 计算BLEU分数bleu_score = calculate_bleu_score(ai_response, expected_response)# 计算ROUGE分数rouge_scores = calculate_rouge_score(ai_response, expected_response)# 断言BLEU分数和ROUGE分数是否满足预期assert bleu_score > 0.5, f"Query: {query}, Expected: {expected_response}, Got: {ai_response}, BLEU: {bleu_score}"assert rouge_scores['rouge1'].fmeasure > 0.5, f"Query: {query}, Expected: {expected_response}, Got: {ai_response}, ROUGE-1: {rouge_scores['rouge1'].fmeasure}"assert rouge_scores['rougeL'].fmeasure > 0.5, f"Query: {query}, Expected: {expected_response}, Got: {ai_response}, ROUGE-L: {rouge_scores['rougeL'].fmeasure}"
前面定义了两个函数calculate_bleu_score和calculate_rouge_score来计算BLEU和ROUGE分数。然后，在测试函数test_ai_response中，我们计算这些分数并使用assert语句来检查它们是否满足预设的阈值。请注意，BLEU和ROUGE分数的阈值（在这里假设为0.5）应该根据实际情况进行调整。这些阈值可以通过对历史数据的分析来确定，以确保它们反映出对系统性能的实际期望。此外，BLEU和ROUGE分数对于某些类型的响应可能不够灵敏，因此应该结合其他评估方法使用。
步骤 3: 更新测试脚本
更新上面的test_ai_responses.py脚本，修改为最新评分逻辑。
# ...其他代码保持不变...@pytest.mark.parametrize("query,expected_response", test_data)
def test_ai_response(query, expected_response):# 发送查询并获取AI系统的响应ai_response = send_query_to_ai(query)# 计算余弦相似度similarity_score = calculate_cosine_similarity(ai_response, expected_response)# 断言相似度得分是否高于设定的阈值# 余弦相似度是一种常用的度量文本相似度的方法，但它可能不足以捕捉所有语义差异，因此我们设置了一个阈值来判断响应是否足够接近预期。assert similarity_score > 0.7, f"Query: {query}, Expected: {expected_response}, Got: {ai_response}, Similarity: {similarity_score}"
相似度阈值的设计
- 实际应用中需要根据具体情况调整相似度阈值或考虑其他评分机制，比如结合BLEU分数或ROUGE分数。
重新运行测试
使用pytest运行测试，对比结果
pytest test_ai_responses.py