如何创建Azure.AI.OpenAI.ChatCompletions模拟对象以测试OpenAI相关函数？

方法一：通过反射创建ChatCompletions实例 #

由于ChatCompletions没有公开构造函数，我们可以利用反射实例化它，并构建所需的响应结构：

步骤1：构建基础响应对象 #

先创建模拟的ChatMessage和ChatChoice（这两个类有公开构造函数）：

var mockMessage = new ChatMessage(ChatRole.Assistant, "这是模拟的LLM响应内容");
var mockChoice = new ChatChoice(0, mockMessage, CompletionsFinishReason.Stop);

步骤2：反射创建ChatCompletions实例 #

// 获取ChatCompletions的私有构造函数
var chatCompletionsType = typeof(ChatCompletions);
var constructor = chatCompletionsType.GetConstructor(
    BindingFlags.Instance | BindingFlags.NonPublic, 
    Type.EmptyTypes);

// 实例化ChatCompletions
var chatCompletions = (ChatCompletions)constructor.Invoke(null);

// 设置Choices属性（通过反射访问）
var choicesProperty = chatCompletionsType.GetProperty("Choices");
choicesProperty.SetValue(chatCompletions, new List<ChatChoice> { mockChoice }.AsReadOnly());

步骤3：创建Response并模拟客户端 #

使用Azure.Core的Response.FromValue方法构建响应对象，再用Moq模拟OpenAIClient：

// 创建模拟的原始Response（用Moq快速实现）
var mockRawResponse = new Mock<Response>().Object;
var mockResponse = Response.FromValue(chatCompletions, mockRawResponse);

// 模拟OpenAIClient的GetChatCompletionsAsync方法
var mockClient = new Mock<OpenAIClient>();
mockClient.Setup(c => c.GetChatCompletionsAsync(
    It.IsAny<string>(), 
    It.IsAny<ChatCompletionsOptions>(), 
    It.IsAny<CancellationToken>()))
.ReturnsAsync(mockResponse);

方法二：抽象客户端接口（更优的可测试性方案） #

为了避免依赖具体实现类带来的测试麻烦，建议给OpenAIClient套一层接口：

步骤1：定义接口 #

public interface IOpenAIChatClient
{
    Task<Response<ChatCompletions>> GetChatCompletionsAsync(
        string deploymentName, 
        ChatCompletionsOptions conversation, 
        CancellationToken cancellationToken = default);
}

步骤2：实现接口包装类 #

public class OpenAIChatClient : IOpenAIChatClient
{
    private readonly OpenAIClient _client;

    public OpenAIChatClient(OpenAIClient client)
    {
        _client = client;
    }

    public async Task<Response<ChatCompletions>> GetChatCompletionsAsync(
        string deploymentName, 
        ChatCompletionsOptions conversation, 
        CancellationToken cancellationToken = default)
    {
        return await _client.GetChatCompletionsAsync(deploymentName, conversation, cancellationToken)
            .ConfigureAwait(false);
    }
}

步骤3：重构业务函数并测试 #

将原函数中的OpenAIClient替换为IOpenAIChatClient，测试时直接模拟接口：

// 模拟接口返回预期响应
var mockChatClient = new Mock<IOpenAIChatClient>();
mockChatClient.Setup(c => c.GetChatCompletionsAsync(
    It.IsAny<string>(), 
    It.IsAny<ChatCompletionsOptions>(), 
    It.IsAny<CancellationToken>()))
.ReturnsAsync(mockResponse); // mockResponse可通过方法一的方式创建

// 注入模拟对象到业务类并执行测试
var service = new YourService(mockChatClient.Object);
var result = await service.GetChatCompletion("test-deployment", new ChatCompletionsOptions());
Assert.Equal("这是模拟的LLM响应内容", result);

注意事项 #

• 使用反射时需注意：Azure SDK的内部结构可能随版本变化，升级SDK后需验证反射代码是否仍有效。
• 接口抽象方案更符合依赖倒置原则，能提升代码的可维护性和可测试性，推荐优先使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mark Wiemer