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测试策略：AI模型接口的单元测试与稳定性测试
在构建支持AI能力的系统中，开发者不仅要关注业务逻辑的正确性，也必须保障AI模型接口在各种环境下都能稳定运行。这就要求我们在开发阶段制定清晰的测试策略，从功能验证到性能保障，逐步推进系统可用性、可维护性与可扩展性的提升。
在AI系统中，由于模型本身存在推理结果非确定性、接口响应延迟性、上下文状态复杂性等特点，使得测试工作不再局限于传统的接口输入输出验证，更需要引入一套适配AI的测试思维。因此，开发者在进行单元测试和稳定性测试时，必须对AI模型的“调用方式”“输入数据结构”“输出边界”和“系统容错能力”有清晰认识。
本节将从两个方面展开：如何进行AI模型接口的单元测试，以及如何设计可扩展的稳定性测试方案。
一、单元测试：保障每个功能组件可独立验证
单元测试的目标，是验证每一个基础模块在隔离状态下的逻辑正确性。在AI接口开发中，单元测试不仅关注接口返回是否成功，更关注下列几个关键点是否合理覆盖：
- 输入参数结构验证
- AI接口调用链模拟
- 异常条件下的返回行为
- 模型响应格式的结构约束
以下是一个典型的模型接口服务的单元测试示例。
示例代码：使用 Python unittest 对 AI 接口进行单元测试
在介绍代码前，我们需要先明确：本测试针对的是ChatService的handle_request方法，该方法会负责接收用户请求、调用缓存、拼接Prompt、转发模型API并返回最终结果。
下面是测试用例的结构设计与代码实现：
import unittest
from unittest.mock import patch
from app.service.chat_service import ChatServiceclass TestChatService(unittest.TestCase):def