LLM 自动化测试平台 企业级架构图(2026 最新版)
我给你 可直接写进方案、可汇报、可落地 的 标准 6 层架构图,纯文字 + 结构清晰,你复制到 PPT 就能用。
LLM 自动化测试平台 整体架构图
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│ 【 应用层 / 用户层 】 │
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│ │ 测试管理 │ │ 用例管理 │ │ 报告中心 │ │ 实时监控大盘 │ │
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│ 【 测试任务调度层 】 │
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│ │ 任务编排 │ │ 并发控制 │ │ 定时执行 │ │ CI/CD 流水线接入 │ │
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│ 【 测试执行引擎层 】 │
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│ │ LLM 功能测试 | Prompt 鲁棒测试 | 多轮对话稳定性测试 │ │
│ │ 幻觉检测引擎 | 安全合规检测 | 偏见伦理检测 │ │
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│ 【 自动评估判断层 】 │
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│ │ 语义评分 │ │ 事实校验 │ │ 一致性检 │ │ 安全风险检测 │ │
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│ 【 模型接入层 】 │
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│ │ 私有LLM │ │ 公有LLM │ │ RAG 知识库 │ │ 安全审核API │ │
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│ 【 数据存储层 】 │
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│ │ 测试用例 │ │ 对话日志 │ │ 评估结果 │ │ 报表数据 │ │
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每层功能说明(可直接写方案)
1)应用层(前端操作界面)
- 测试用例管理
- 任务创建/启停
- 实时监控大盘
- 测试报告下载
- 多模型对比测试
2)任务调度层
- 自动化任务编排
- 并发执行控制
- 定时回归测试
- 对接 Jenkins/GitLab CI
3)测试执行引擎层(核心)
- LLM 基础功能测试
- Prompt 鲁棒性测试
- 多轮对话上下文测试
- 幻觉检测
- 安全/偏见/伦理测试
4)自动评估判断层(自动 PASS/FAIL)
- 语义相似度评分
- 事实一致性校验(RAG)
- 上下文一致性检测
- 幻觉自动识别
- 违规内容自动拦截
5)模型接入层
- 私有大模型(如 Llama、Qwen、GLM)
- 公有大模型(OpenAI、Anthropic)
- RAG 检索校验
- 第三方安全审核接口
6)数据存储层
- 测试用例库
- 对话历史日志
- 评估分数
- 报告数据
平台核心能力(你要的 5 大测试全覆盖)
- LLM 功能测试 ✅
- Prompt 测试 ✅
- 幻觉检测 ✅
- 多轮对话稳定性测试 ✅
- 安全、偏见、伦理测试 ✅