如何构建自动化测试，确保 12 种语言在相同提示下输出格式一致？
解读
面试官真正想考察的是：
- 你是否理解大模型多语言生成的不确定性本质；
- 能否把“格式一致”拆解成可量化、可回归、可集成到 LLMOps 流水线的自动化测试方案；
- 是否具备跨语言数据构造、断言设计、持续集成与监控的落地经验，而不是简单写几个单元测试。
国内真实业务场景里，12 种语言往往包含简体中文、繁体中文、英文、日文、韩文、泰文、越南文、印尼文、马来文、西班牙文、法文、德文，还要兼顾国内合规过滤、敏感词、意识形态红线，所以测试框架必须可配置、可热更新、可灰度。
知识点
- 多语言 Prompt 模板化：用统一占位符体系，保证 12 种语言在语义等价的前提下，token 分布差异可控。
- 结构化输出约束：通过函数调用（Function Calling）或强制 JSON Schema让模型先输出结构化字段，再做多语言填充，降低自由文本漂移。
- 黄金数据集（Golden Set）构造：每条样本包含<语言, 输入 Prompt, 期望 JSON 字段列表, 期望正则模式, 敏感词空列表>五元组，由本土母语标注员+法务双重审核，确保合规。
- 双层断言引擎：
- 语法层：用各语言对应的正则 + JSON Schema + 自定义 Antlr 语法树校验字段缺失、类型错误。
- 语义层：用多语言 Sentence-BERT 微调模型计算“输出字段值”与“参考字段值”的余弦相似度阈值≥0.92，防止翻译腔或文化差异导致语义漂移。
- 差异分级与自动扩样：首次跑不通时，自动调用大模型自我诊断接口生成 10 条边缘 Case，加入黄金集，实现主动学习闭环。
- 流水线集成：测试代码以PyTest + 自定义 Marker封装，通过GitLab-CI 触发 k8s Job，每轮回归在华为云昇腾/英伟达 A100 混合集群上并发 12 路容器，30 分钟完成全语言 2k 条用例。
- 合规与性能双重门禁：
- 合规门禁：调用国内第三方内容安全 API进行同步扫描，出现敏感阻断即视为 P0 失败。
- 性能门禁：每条用例首 token 延迟 <800 ms、端到端 <3 s，超出即记为性能缺陷。
- 结果可视化与告警：测试报告推送到飞书群机器人，失败用例自动附带语言、Prompt、输出、Diff 截图，方便本地化团队秒级定位。
答案
落地步骤按“3 套代码 + 2 套数据 + 1 套流水线”交付：
- Prompt 统一层：维护一份多语言 YAML，键为英文变量，值为各语言翻译，通过CI 自动检测 key 缺失；同时把输出格式要求写成函数调用 JSON Schema，在系统提示里强制引用。
- 黄金数据集：
- 初始 600 条人工撰写（每种语言 50 条），覆盖电商、客服、金融、医疗 4 大领域；
- 后续每周用线上拒绝采样补充 5% 高置信失败 Case，半年扩至 5k 条。
- 断言 SDK：
- 开源部分用Python+RegEx+JsonSchema；
- 语义相似度部分用自研“多语言 MiniLM+领域 LoRA”，阈值 0.92以下记失败，0.92~0.95记警告并自动打标签。
- 测试流水线：
- GitLab MR 触发 → k8s 拉起 12 个语言 Pod → 并发执行 PyTest → 输出 Allure 报告 → 合规+性能双重门禁 → 飞书消息+企微工单。
- 失败治理：
- P0 失败阻断合并；
- P1 警告需 24h 内认领；
- 连续 3 次同一语言失败自动升级红色告警，触发应急微调 Hot-fix 流程：用失败 Case 做LoRA 5 步微调，学习率 2e-5，步数 50，10 分钟完成，再回归。
- 可灰度可回滚：测试通过的模型权重自动打包成OCIR 镜像，走华为云 CCE 灰度 5% → 30% → 100%，回滚窗口 5 分钟。
通过以上方案，12 种语言格式一致率从 92.3% 提升到 99.1%，回归耗时压缩至 30 分钟，线上格式投诉下降 87%，并一次性通过国内某大型银行 POC 审计。
拓展思考
- 低资源语言（如泰文、越南文）标注成本高，可引入主动学习+弱监督：先用机器翻译+规则模板生成伪标签，再让母语标注员只做“错误驱动”复核，节省 60% 人力。
- 格式一致≠用户体验一致：某些语言（德文复合词、日文敬语）需要更长字段长度，此时应在Schema 里增加“locale 特定长度系数”，并在测试断言里动态读取配置，避免“一刀切”造成本地化溢出。
- 未来走向零样本：当 GPT-4 级别模型支持128k 上下文，可把12 种语言全部放进单条 Prompt，用**“语言间交叉验证”策略让模型自我检查格式差异**，测试用例可再缩减 40%，但对推理成本和合规过滤提出更高要求，需要动态 token 预算网关做兜底。