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# 模型评估

Spring AI 中的模型评估提供了全面的工具和框架，用于测试和评估 AI 模型。

## 概述

模型评估使开发人员能够：

* 测试模型性能
* 比较不同模型
* 验证模型输出
* 测量模型指标

## 评估类型

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="性能测试" icon="gauge">
    测量模型速度和资源使用情况
  </Card>

  <Card title="准确性测试" icon="bullseye">
    评估模型准确性和精确度
  </Card>

  <Card title="回归测试" icon="code-compare">
    确保模型在不同版本间的稳定性
  </Card>

  <Card title="集成测试" icon="plug">
    测试模型与其他组件的集成
  </Card>
</CardGroup>

## 实现

### 基本测试设置

```java theme={"system"}
@SpringBootTest
public class ModelEvaluationTest {
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    @Test
    public void testModelResponse() {
        String prompt = "什么是 Spring AI？";
        String response = chatClient.generate(prompt);
        
        assertNotNull(response);
        assertTrue(response.length() > 0);
    }
}
```

### 性能测试

```java theme={"system"}
@Test
public void testModelPerformance() {
    ModelEvaluator evaluator = new ModelEvaluator(chatClient);
    
    PerformanceMetrics metrics = evaluator.evaluatePerformance(
        "测试提示",
        Duration.ofSeconds(5)
    );
    
    assertTrue(metrics.getAverageResponseTime() < 1000);
    assertTrue(metrics.getSuccessRate() > 0.95);
}
```

### 准确性测试

```java theme={"system"}
@Test
public void testModelAccuracy() {
    ModelEvaluator evaluator = new ModelEvaluator(chatClient);
    
    AccuracyMetrics metrics = evaluator.evaluateAccuracy(
        testDataset,
        expectedOutputs
    );
    
    assertTrue(metrics.getAccuracy() > 0.9);
    assertTrue(metrics.getPrecision() > 0.85);
    assertTrue(metrics.getRecall() > 0.85);
}
```

## 测试类别

### 1. 单元测试

```java theme={"system"}
@Test
public void testModelConfiguration() {
    ModelConfig config = new ModelConfig();
    config.setTemperature(0.7);
    config.setMaxTokens(100);
    
    assertNotNull(config);
    assertEquals(0.7, config.getTemperature());
    assertEquals(100, config.getMaxTokens());
}
```

### 2. 集成测试

```java theme={"system"}
@Test
public void testModelIntegration() {
    // 测试模型与其他组件的集成
    ModelService service = new ModelService(chatClient, memory, tools);
    
    String result = service.processRequest("测试请求");
    assertNotNull(result);
}
```

### 3. 负载测试

```java theme={"system"}
@Test
public void testModelLoad() {
    LoadTester loadTester = new LoadTester(chatClient);
    
    LoadTestResults results = loadTester.runLoadTest(
        concurrentUsers: 100,
        duration: Duration.ofMinutes(5)
    );
    
    assertTrue(results.getAverageResponseTime() < 2000);
    assertTrue(results.getErrorRate() < 0.01);
}
```

## 配置属性

```properties theme={"system"}
spring.ai.testing.enabled=true
spring.ai.testing.timeout=30000
spring.ai.testing.retry-count=3
spring.ai.testing.metrics-enabled=true
```

## 最佳实践

<Note>
  在实现模型评估时，请考虑以下最佳实践：
</Note>

* **测试覆盖率**：确保全面的测试覆盖率
* **性能指标**：监控关键性能指标
* **错误处理**：测试错误场景和边缘情况
* **数据质量**：使用高质量的测试数据集
* **持续测试**：在 CI/CD 中实现持续测试

## 高级特性

### 自定义评估器

```java theme={"system"}
@Component
public class CustomModelEvaluator implements ModelEvaluator {
    @Override
    public EvaluationResults evaluate(Model model, TestDataset dataset) {
        // 自定义评估逻辑
        return results;
    }
}
```

### 测试报告

生成详细的测试报告：

```properties theme={"system"}
spring.ai.testing.reporting.enabled=true
spring.ai.testing.reporting.format=html
spring.ai.testing.reporting.location=reports
```

## 故障排除

常见问题和解决方案：

1. **测试失败**
   * 检查模型配置
   * 验证测试数据
   * 查看错误日志

2. **性能问题**
   * 优化测试执行
   * 使用适当的测试数据大小
   * 实现适当的清理

3. **集成问题**
   * 验证组件连接
   * 检查配置
   * 隔离测试

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</Card>