AI系列-谈测试团队自建私有大模型VS使用通用大模型

前言

AI技术发展得这么快，大模型（Large Language Models, LLMs）几乎已经渗透到了各行各业的日常工作中。对于测试团队来说，考虑怎么用好AI来辅助自己的工作，几乎是个绕不开的话题。但一个核心问题很快会摆上桌面：到底是自己搭一个私有大模型，还是直接用市场上的通用大模型？这篇文章就来聊聊这个选择题，试着给出一些分析和建议。酷家乐测试团队在这方面也有不少实践，比如我们8-9月推出的系列专题文章，就会分享很多具体的落地经验。

私域大模型搭建成本

先来看一个最现实的问题：自建私有大模型，得花多少钱？即便现在开源的大模型选择很多，但要搭建一个能力接近GPT3的模型，依然会面临一系列典型的挑战。

高昂的初期投入

• 硬件资源需求
  ：自建模型意味着需要大量计算资源和存储空间。高性能的GPU服务器或者云计算资源，加上机房的电费，成本相当可观。问题在于，测试组的访问量通常不大，这点流量根本覆盖不了前期投入。

• 人才和技术门槛
  ：这事儿需要数据科学家、机器学习工程师这类专业人才。如果公司内部没有这样的人，就得招聘或培训，成本又上去了。而且，对于没有独立大模型部门的公司来说，一个重要的瓶颈是：既懂大模型又懂测试行业的人，实在太少了。

复杂的技术挑战

• 模型训练与优化
  ：大模型的训练本身就是个耗时又耗力的过程，处理海量数据，还得不断调优。更麻烦的是，公司内部的文档和代码通常需要先做规则化的梳理，才能作为高质量语料喂给模型。这个前处理工作，工作量不小。

• 持续的技术支持与维护
  ：模型建好只是开始，后续的维护和更新才是大头。模型要升级版本，要优化性能，要修复错误，这些都需要持续投入资源。

灵活性和可扩展性的限制

• 灵活性不足
  ：自建模型很难快速跟上市场变化或业务需求的调整。如果业务方向变了，可能整个模型都得重新训练和调优，这可不是一两天能搞定的。

• 可扩展性挑战
  ：随着业务规模扩大，模型也要跟着扩展。硬件资源有没有瓶颈？算法复杂度会不会失控？这些都是自建路线必须面对的硬骨头。

所以，综合来看，私域大模型真不是普通团队能轻易启动的工程。回归通用大模型，反而是一条更现实的路。当然，通用大模型也有问题，比如它不知道你的业务细节。于是，结合知识库的RAG（检索增强生成）方案就应运而生了，尤其对测试团队来说，这几乎是量身定做的解法。

RAG模式对比私有大模型的优点

通用大模型无法识别个性化的业务信息，只能靠提示词传递有限的上下文。为了更有针对性地把高价值信息筛选出来喂给大模型，RAG这条路就发展起来了。

RAG模式的优势，具体体现在以下几个方面：

提升回答准确性和相关性

• 实时信息检索
  ：在生成回答之前，RAG会先从一个大规模知识库里检索相关信息。这让模型能拿到最新的、最准确的数据，回答的准确性自然就上去了。

• 减少幻觉问题
  ：大模型有时候会“胡说八道”，产生无根据的“幻觉”。RAG通过引入外部知识库的事实依据，能有效抑制这类问题。

增强知识覆盖和领域适应性

• 广泛的知识库支持
  ：RAG可以利用互联网上各种知识库，包括学术论文、新闻报道、专业文档等，知识覆盖能力大大增强。

• 领域定制性
  ：针对特定领域的问题，RAG可以对接这个行业的文本数据集，让通用大模型也能在垂直领域表现出色。

提高模型的可控性和可解释性

• 可控性
  ：通过调整检索策略，可以引导模型生成更符合预期的回答。这个灵活性很关键。

• 可解释性
  ：模型生成回答时，能展示它依赖了哪些检索条目。这让用户能理解模型是怎么想的，而不是黑箱操作。

降低数据安全和隐私风险

• 本地数据检索
  ：对于敏感数据，企业可以选择在本地部署RAG系统，在公司内部的敏感数据源上进行检索。既提升了大模型的质量，又守住了数据安全底线。

优化资源利用和成本效益

• 减小模型规模及训练开销
  ：RAG技术让开发者不用再为每个特定任务重新训练大型模型，连接外部知识库就行。这直接省了一大笔训练开销。

• 灵活更新与扩展
  ：新知识不断产生怎么办？只需要更新知识库，模型就能保持时效性，完全不需要重新训练。

所以，RAG+通用大模型这个组合，在回答准确性、知识覆盖、可控性、可解释性以及资源利用效率上都表现优异，同时还降低了数据安全风险，为自然语言处理领域的应用提供了更全面、更强大的支持。

使用RAG+通用大模型的缺点

当然，没有完美的方案，RAG+通用大模型也有短板。

1. 信息安全风险
   ：把敏感数据喂给通用大模型始终存在风险。不过，大多数企业的测试脚本和测试数据里敏感信息有限，除非业务本身高度保密，否则这个问题通常不严重。

2. 访问稳定性和确定性
   1. 大模型的版本和数据不在自己手里，返回结果存在不确定性，不同版本可能给出不同答案。
   2. 访问国外的大模型仍然有各种限制，API的稳定性可能受影响。

测试团队借助大模型可做的方向

聊完了路线选择，来看看具体能做什么。基于RAG+通用大模型，测试团队可以尝试的方向其实不少：

• 知识库问答机器人
• 测试代码的code review
• 基于知识库的测试代码生成
• 基于知识库的测试用例生成
• 基于知识库进行数据分析，比如监控分析、质量数据分析等
• 基于知识库的故障应急，比如做一个故障应急的agent机器人
• 内部测试文档的汇总归类梳理

总结

• 综合对比下来，RAG+通用大模型是目前大多数测试团队更现实的选择。
• 酷家乐目前也是基于RAG+通用大模型来搭建AI底座，并在此基础上进行了AI辅助测试工作的实践。