请求频率？敏感词？

链路稳定性、回答准确度、高负载、安全类（爆破、数据篡改等）、训练是否实时训练还是本地训练好抛上来不受影响，还有这种类型问题可以先问问 gpt

请求频率，意思是往压测方面靠吗？

感谢指导！主要想问问前辈大佬们的看法。想学习总结一下 AI 对话模型方面的测试点。

又问了下 AI 关于你这个 AI 客服测试的问题，感觉回答的还可以：
设计测试用例以确保 AI 客服对话模型的全面和安全测试，需要考虑多个方面，包括但不限于功能测试、性能测试、安全性测试、用户体验测试以及合规性测试。以下是一些关键的测试用例设计步骤和考虑因素：

1. 功能测试

• 理解能力测试：检查 AI 是否能够正确理解用户的查询。
• 响应准确性测试：验证 AI 的回复是否准确且相关。
• 上下文保持测试：确保 AI 能够在对话中保持上下文连贯性。
• 多轮对话测试：模拟用户进行多轮对话，检查 AI 的连续交互能力。

2. 性能测试

• 负载测试：在高并发情况下测试 AI 的性能。
• 压力测试：逐步增加系统压力，检查 AI 的稳定性和极限。
• 持久性测试：长时间运行 AI，检查其稳定性。

3. 安全性测试

• 数据保护测试：确保用户数据被安全存储和处理。
• 隐私保护测试：验证 AI 不会泄露用户的隐私信息。
• 攻击防御测试：模拟各种网络攻击，检查 AI 的防御能力。

4. 用户体验测试

• 易用性测试：检查 AI 的界面是否用户友好。
• 可访问性测试：确保不同能力水平的用户都能使用 AI。
• 语言和文化适应性测试：验证 AI 对不同语言和文化背景的用户的支持。

5. 合规性测试

• 法律法规遵从性测试：确保 AI 遵守相关的法律法规。
• 行业标准测试：检查 AI 是否符合行业标准和最佳实践。

6. 异常和边界测试

• 异常输入测试：输入异常或不完整的数据，检查 AI 的容错能力。
• 边界条件测试：测试 AI 在边界条件下的表现，如时间、日期、数值范围等。

7. 回归测试

• 更新后测试：每次 AI 模型更新后，重新进行关键功能的测试。

8. 监控和反馈

• 实时监控：实时监控 AI 的表现，快速响应问题。
• 用户反馈：收集用户反馈，持续改进 AI。

9. 灾难恢复和备份

• 数据备份测试：确保数据备份机制的有效性。
• 系统恢复测试：模拟系统故障，检查恢复流程。

10. 自动化测试

• 脚本编写：编写自动化测试脚本来执行重复性高的测试。

11. 文档和培训

• 文档测试：检查用户文档和帮助文件的准确性和完整性。
• 培训测试：确保客服人员能够有效使用 AI。

12. 跨平台和设备兼容性

• 多设备测试：确保 AI 在不同设备上的表现一致。

通过上述步骤，可以设计出一套全面的测试用例，以确保 AI 客服对话模型的质量和安全性。重要的是要持续迭代和更新测试用例，以适应 AI 模型的发展和变化。