AI系列测试团队自建私有大模型与通用大模型对比

前言

AI技术正以迅猛之势发展，大模型（Large Language Models, LLMs）几乎已经融入各行各业的日常工作。对于测试团队而言，如何借助AI提升工作效率已成为一个不可回避的话题。但一个核心问题很快浮出水面：究竟应该自建私有大模型，还是直接采用市场上的通用大模型？本文将深入探讨这一抉择，并给出相应的分析与建议。酷家乐测试团队在这一领域积累了丰富的实践经验，例如我们在8-9月推出的系列专题文章中，将分享大量具体的落地案例。

私域大模型搭建成本

首先关注一个最现实的问题：自建私有大模型需要投入多少资金？即使当前开源大模型选择众多，但要构建一个能力接近GPT3的模型，依然会面临一系列典型挑战。

高昂的初期投入

• 硬件资源需求：自建模型意味着需要大量的计算资源和存储空间。高性能GPU服务器或云计算资源，再加上机房电费，成本相当可观。问题在于，测试组的访问量通常不高，这点流量根本无法覆盖前期的资金投入。

• 人才与技术门槛：这项工程需要数据科学家、机器学习工程师等专业人才。如果公司内部缺乏此类人员，就必须招聘或培训，成本会进一步攀升。此外，对于没有独立大模型部门的公司而言，一个关键的瓶颈是：既精通大模型又熟悉测试行业的人才极为稀缺。

复杂的技术挑战

• 模型训练与优化：大模型的训练本身就是一项耗时耗力的工程，需要处理海量数据并持续调优。更麻烦的是，公司内部的文档和代码通常需要先进行规则化梳理，才能作为高质量语料输入模型。这一预处理工作量相当大。

• 持续的技术支持与维护：模型搭建完成只是起点，后续的维护与更新才是重头戏。模型需要版本升级、性能优化、错误修复，这些都要求持续的资金与人力投入。

灵活性和可扩展性的限制

• 灵活性不足：自建模型难以快速响应市场变化或业务需求的调整。如果业务方向改变，整个模型可能需要重新训练与调优，这绝非短期内可以完成。

• 可扩展性挑战：随着业务规模扩大，模型也必须随之扩展。硬件资源是否存在瓶颈？算法复杂度是否会失控？这些都是自建路线必须面对的实际难题。

综上所述，私域大模型并非普通团队能够轻易启动的工程。回归通用大模型反而是一条更现实的路径。当然，通用大模型也有其缺陷，例如它不了解你的业务细节。于是，结合知识库的RAG（检索增强生成）方案应运而生，尤其对于测试团队来说，这几乎是量身定制的解决方案。

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，只能依靠提示词传递有限的上下文。为了更有针对性地筛选高价值信息并输入大模型，RAG路径逐渐发展成熟。

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会首先从一个大规模知识库中检索相关信息。这使得模型能够获取最新、最准确的数据，从而显著提高回答的准确性。

• 减少幻觉问题：大模型有时会产生无根据的“幻觉”，即生成不实内容。RAG通过引入外部知识库的事实依据，能够有效抑制这类问题。

增强知识覆盖与领域适应性

• 广泛的知识库支持：RAG可以利用互联网上的各类知识库，包括学术论文、新闻报道、专业文档等，知识覆盖能力得到极大增强。

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

提高模型的可控性与可解释性

• 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。这一灵活性至关重要。

• 可解释性：模型在生成回答时，能够展示其依赖的检索条目。这让用户能够理解模型的推理过程，而非将其视为黑箱操作。

降低数据安全与隐私风险

• 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。这样既提升了大模型的能力，又守住了数据安全底线。

优化资源利用与成本效益

• 减小模型规模及训练开销：RAG技术使开发者无需为每个特定任务重新训练大型模型，只需连接外部知识库即可。这直接节省了大量训练成本。

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

因此，RAG+通用大模型的组合在回答准确性、知识覆盖、可控性、可解释性以及资源利用效率方面均表现优异，同时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+通用大模型同样存在短板。

1. 信息安全风险：将敏感数据提交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中敏感信息有限，除非业务本身高度保密，否则这一问题通常不严重。

2. 访问稳定性与确定性

   1. 大模型的版本和数据不在自己掌控之中，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面临各种限制，API的稳定性可能受到影响。

测试团队借助大模型可做的方向

讨论完路线选择后，来看看具体可以做什么。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，例如监控分析、质量数据分析等
• 基于知识库的故障应急，例如构建一个故障应急的agent机器人
• 内部测试文档的汇总归类梳理

总结

• 综合对比来看，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，并在此基础上开展了AI辅助测试工作的实践。

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