定义

知识测试是指系统地评估一个系统（特别是人工智能模型或知识库）准确检索、处理和应用特定信息的能力。它超越了简单的功能测试，旨在验证对领域数据的深度理解。

为什么重要

在由大型语言模型（LLM）或复杂的知识图谱驱动的复杂应用中，出现“幻觉”或事实错误的风险是巨大的。知识测试通过提供系统可靠性的经验证据来减轻这种风险。对于企业而言，这直接转化为可信赖的客户互动和准确的运营输出。

工作原理

该过程通常涉及创建一套精心策划的测试用例或提示，这些用例涵盖了已知事实、边缘情况和复杂的推理场景。这些测试会针对系统运行，然后输出会根据“真实性数据集”（ground truth dataset）进行自动或手动评分。指标通常包括事实准确性、完整性和相关性。

常见用例

知识测试在多个领域至关重要：

• 客户支持机器人： 确保机器人提供正确的政策细节或故障排除步骤。
• 内部搜索引擎： 验证搜索引擎能否从专有数据库中检索到最准确的文档。
• AI 助手： 验证模型是否能正确地综合来自多个不相关来源的信息。

主要益处

• 增强信任： 用户更有可能依赖经过验证的准确性系统的系统。
• 降低风险： 最大程度地减少因错误信息造成的运营和声誉损害。
• 定向改进： 精确定位训练数据或检索机制中的特定知识空白。

挑战

设计全面的测试集是困难的。知识领域通常非常庞大，使得覆盖所有排列组合变得不可能。此外，评估主观推理需要复杂的、通常是“人在回路中”（human-in-the-loop）的验证。

相关概念

这种实践与提示工程（Prompt Engineering，即构建输入）、检索增强生成（RAG，提供知识的架构）和模型评估（Model Evaluation，评估模型性能的更广泛领域）密切相关。