一种基于AI大模型和机器学习的产品测试方法及系统

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于AI大模型和机器学习的产品测试方法及系统，方法包括：对产品测试数据进行采集，依次对所述产品测试数据进行清洗、合并以及转换操作以输出优化数据，使用机器学习算法对所述优化数据的特征进行提取，使用所述特征对原始模型进行训练以输出AI大模型；使用新采集到的产品测试数据对所述AI大模型进行更新，使用所述AI大模型对产品的测试结果进行预测以输出预测结果；基于产品测试数据的丢包率确定产品测试的稳定性；若所述产品测试的稳定性不符合要求，则对产品测试数据的传输速率进行调节；若所述训练有效性不符合要求，则对AI大模型的学习率进行调节。本发明提高了产品测试的稳定性。