Spring AI企业级应用实战（13）：测试、黄金数据集与发布质量门禁

文章摘要

建立单元测试、Provider契约、黄金数据集、规则评分、Judge和CI质量门禁。

一、本篇目标

  • 隔离确定性与概率性测试
  • 版本化数据集
  • 组合Grader
  • 基线比较
  • 不达标阻止发布

二、为什么Demo方案无法直接进入生产

传统测试擅长确定性代码，却无法直接评价开放文本，必须采用分层体系。

生产系统需要把模型调用放入完整控制面，而不是让Controller直接拼Prompt、选择模型并处理异常。

三、总体架构

Code Test → Contract Test → Eval Dataset → Graders → CI Gate

4、评测数据模型

评测数据模型是本篇生产架构的关键组成部分，需要显式定义输入、输出、状态、错误边界和观测字段。

```java
EvalReport report = evaluator.run(dataset, candidate);
if (report.highRiskFailures() > 0
|| report.taskSuccessRate() 0
|| report.taskSuccessRate() 0
|| report.taskSuccessRate() 0
|| report.taskSuccessRate() Spring AI企业级应用实战（14）：容器化部署、灰度发布与配置治理

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