## 使用场景 产品上线阶段批量测试问答对话的问题,统计测试结果。 注意:与evaluation模块的区别,evaluation是构建数据集多个模型的横向评估,benchmark是选定模型下,批量自动化业务问题的测试。 ## 功能说明 批量自动化测试问答对话测试,支持单轮问答测试。 ## 使用说明 - 注意1:建议在开发测试环境的执行,如果需要在生产环境的测试,请避开用户使用高峰期。 - 注意2: python版本要求3.8可以运行。3.8.5版本测试通过。以上python版本未测试。 1. 准备测试问题 将问题写入`test_data.csv`文件,格式如下: ```csv question 各BG期间在职、入职、离职人员的平均薪资是多少?(注意:薪资不包括香港视源、广视以及并购控股子公司青松、仙视的数据。) 各BG期间入职且仍在职的人数有多少? 各BG当月的净增长人数及其增长率是多少? ``` 将文件放入`benchmark/data`目录下。 2. 执行测试 ```bash python benchmark -u http://localhost:3100 -a 6 -c 141 -f data/renli.csv -p zds ``` 参数说明: - -a: 问答对话的id - -c: chat_id - -f: 测试问题文件 - -u: 用户id 如果执行报错,没有安装相关python包,可以执行`pip install -r requirements.txt`安装相关包。 3. 查看测试结果 当前,只能在数据库中查看测试结果。 ```sql select question_id,chat_id,create_time,query_text, JSON_EXTRACT(parse_info,'$.sqlInfo.s2SQL') as s2sql, JSON_EXTRACT(parse_info,'$.sqlInfo.correctS2SQL') as correctS2SQL, JSON_EXTRACT(parse_info,'$.sqlInfo.querySQL') as querySQL, '请标记正确的SQL' as correctSQL, '请标记生成SQL是否正确' as isOk, '请分类不正确的原因' as reason from s2_chat_parse scp where user_name = 'zhaodongsheng' and chat_id = '141'; select question_id,chat_id,create_time,query_text, JSON_EXTRACT(query_result,'$.querySql') as querySql, JSON_EXTRACT(query_result,'$.queryResults') as queryResults from s2_chat_query where user_name = 'zhaodongsheng' and chat_id = '141' and query_state = 1; ``` 4. 查看帮助 ```bash python benchmark.py --help usage: benchmark.py [-h] -u URL -a AGENTID -c CHATID -f FILEPATH -p USERNAME optional arguments: -h, --help show this help message and exit -u URL, --url URL url:问答系统url,例如:https://chatdata-dev.test.com -a AGENTID, --agentId AGENTID agentId:助手ID -c CHATID, --chatId CHATID chatId:会话ID,需要通过浏览器开发者模式获取 -f FILEPATH, --filePath FILEPATH filePath:问题文件路径, csv格式. 请提前上传到benchmark/data目录下 -p USERNAME, --userName USERNAME userName:用户名,用户获取登录token ``` ## 演示效果 ```bash python benchmark.py -u https://chatdata-dev.test.com -a 3 -c 35 -f data/shuce.csv -p zds 批量测试配置信息[url: https://chatdata-dev.test.com agentId: 3 chatId: 35 filePath: data/shuce.csv userName: zds ] 请确认输入的压力测试信息是否正确: 1. Yes 2. No 1 start to ask question: 各BG期间在职、入职、离职人员的平均薪资是多少?(注意:薪资不包括香港视源、广视以及并购控股子公司青松、仙视的数据。) start to ask question: 各BG期间入职且仍在职的人数有多少? start to ask question: 各BG当月的净增长人数及其增长率是多少? ``` ## TODO - [x] 问答对话测试 - [ ] 多轮对话测试 - [ ] 问答对话测试结果展示