AI测试的核心概念体系
系统梳理AI测试的核心概念、关键术语及其相互关系，为深入理解AI测试奠定基础。
🎯 核心概念框架
AI测试的核心概念涵盖多个维度：测试对象（大模型、智能体、RAG系统等）、测试维度（准确性、安全性、稳定性等）、测试方法（自动化评测、人工评估、混合评估）、测试资产（评测集、Prompt库、检查清单）。
🔗 概念间的关系
不同概念之间并非孤立。测试对象决定测试维度选择，测试维度驱动测试方法采用，测试方法和测试资产相互支撑。理解这些关系有助于在实际项目中灵活应用AI测试方法。
📊 关键术语对照
• 大模型评测 vs AI应用测试：前者关注模型本身能力，后者关注应用整体质量
• 功能测试 vs 效果测试：功能验证是否可用，效果验证是否好用
• 自动化执行 vs 自动化判断：执行可自动化，判断需人工或AI辅助