待验证50% 置信事实精确时间
智能体的回归检测与传统软件测试有本质区别，因为 LLM 输出具有随机性，通常依赖语义相似度比对、LLM-as-judge 或预定义评分标准
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/29
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相关事实
待验证LLM应用测试业界当前应对思路主要有两种：基于语义相似度的软断言，以及用另一个LLM作为评估器打分78% 相似待验证对于主观性强的差异（如生成文本质量），可采用人工评估或LLM-as-judge方式进行盲测对比72% 相似待验证开发者在LLM处理前增加相似度阈值检查，只有检索结果相似度超过设定阈值才传递给LLM71% 相似待验证近红外光谱仪的检测模型（算法库）质量直接影响准确率，不同品牌的模型训练样本量差异显著，建议选购时要求厂商提供已知成分标准样品进行实测验证，而非仅凭宣传参数决策。70% 相似待验证测试大模型/Agent与测试确定性系统存在本质差异：传统测试依赖「给定输入→预期输出」的确定性断言，而大模型输出具有随机性（temperature控制）和上下文依赖性70% 相似
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