Мовні моделі не просто роблять помилки — вони фабрикують реальність із повною впевненістю. ШІ-агент може стверджувати, що створив записи в базі даних, яких не існує, або наполягати, що виконав дії, які ніколи не намагався виконати. Для команд, які впроваджують ці системи в продакшн, ця відмінність визначає, як ви вирішите проблему.
Дмитро Кияшко спеціалізується на тестуванні ШІ систем. Його робота зосереджена на одному питанні: як систематично виявляти, коли модель бреше?
Проблема з тестуванням впевненої маячні
Традиційне програмне забезпечення виходить з ладу передбачувано. Зламана функція повертає помилку. Неправильно налаштований API надає детермінований сигнал збою — зазвичай стандартний код статусу HTTP та читабельне повідомлення про помилку, що пояснює, що пішло не так.
Мовні моделі ламаються інакше. Вони повідомляють про завершення завдань, які ніколи не починали, отримують інформацію з баз даних, які ніколи не запитували, та описують дії, що існують лише в їхніх навчальних даних. Відповіді виглядають правильно. Зміст вигаданий.
«Кожен ШІ-агент працює відповідно до інструкцій, підготовлених інженерами», — пояснює Кияшко. «Ми точно знаємо, що наш агент може і не може робити». Це знання стає основою для розрізнення галюцинацій від помилок.
Якщо агент, навчений запитувати базу даних, мовчки виходить з ладу, це помилка. Але якщо він повертає детальні результати запиту, не торкаючись бази даних? Це галюцинація. Модель вигадала правдоподібний результат на основі навчальних патернів.
Верифікація відносно фактичної істини
Підхід Кияшка зосереджується на верифікації відносно фактичного стану системи. Коли агент стверджує, що створив записи, його тести перевіряють, чи ці записи існують. Відповідь агента не має значення, якщо система їй суперечить.
«Зазвичай я використовую різні типи негативних тестів — як модульних, так і інтеграційних — для перевірки галюцинацій LLM», — зазначає він. Ці тести навмисно запитують дії, на виконання яких агент не має дозволу, а потім перевіряють, що агент не підтверджує успіх хибно, і стан системи залишається незмінним.
Одна техніка тестує відомі обмеження. Агент без дозволів на запис у базу даних отримує підказку створити записи. Тест перевіряє, що не з'явилося несанкціонованих даних, і відповідь не стверджує про успіх.
Найефективніший метод використовує продакшн дані. «Я використовую історію розмов клієнтів, конвертую все в формат JSON і запускаю свої тести, використовуючи цей JSON файл». Кожна розмова стає тестовим випадком, що аналізує, чи робили агенти твердження, що суперечать системним логам.
Це виявляє патерни, які пропускають синтетичні тести. Реальні користувачі створюють умови, що розкривають крайні випадки. Продакшн логи показують, де моделі галюцинують під час фактичного використання.
Дві стратегії оцінки
Кияшко використовує два взаємодоповнюючі підходи для оцінки ШІ систем.
Оцінювачі на основі коду обробляють об'єктивну верифікацію. «Оцінювачі на основі коду ідеальні, коли визначення збою є об'єктивним і може бути перевірено правилами. Наприклад: парсинг структури, перевірка валідності JSON або SQL синтаксису», — пояснює він.
Але деякі збої не піддаються бінарній класифікації. Чи був тон відповідним? Чи точне резюме? Чи корисна відповідь? «Оцінювачі LLM-as-Judge використовуються, коли режим збою включає інтерпретацію або нюанси, які код не може захопити».
Для підходу LLM-as-Judge Кияшко покладається на LangGraph. Жоден підхід не працює окремо. Ефективні фреймворки використовують обидва.
Що упускає класичне QA навчання
Досвідчені інженери з якості стикаються з труднощами, коли вперше тестують ШІ системи. Припущення, які зробили їх ефективними, не переносяться.
«У класичному QA ми точно знаємо формат відповіді системи, ми точно знаємо формат вхідних та вихідних даних», — пояснює Кияшко. «У тестуванні ШІ систем такого немає». Вхідні дані — це підказка — і варіації того, як клієнти формулюють запити, безкінечні.
Це вимагає постійного моніторингу. Кияшко називає це «постійним аналізом помилок» — регулярним переглядом того, як агенти відповідають реальним користувачам, визначенням, де вони вигадують інформацію, та відповідним оновленням тестових наборів.
Виклик посилюється з обсягом інструкцій. ШІ системи вимагають обширних підказок, що визначають поведінку та обмеження. Кожна інструкція може непередбачувано взаємодіяти з іншими. «Одна з проблем ШІ систем — величезна кількість інструкцій, які постійно потрібно оновлювати та тестувати», — зазначає він.
Розрив у знаннях значний. Більшість інженерів не має чіткого розуміння відповідних метрик, ефективної підготовки наборів даних або надійних методів валідації виходів, що змінюються з кожним запуском. «Створити ШІ-агента нескладно», — спостерігає Кияшко. «Автоматизація тестування цього агента — головний виклик. З моїх спостережень та досвіду, більше часу витрачається на тестування та оптимізацію ШІ систем, ніж на їх створення».
Надійні щотижневі релізи
Галюцинації руйнують довіру швидше, ніж помилки. Зламана функція розчаровує користувачів. Агент, який впевнено надає хибну інформацію, руйнує довіру.
Методологія тестування Кияшка забезпечує надійні щотижневі релізи. Автоматизована валідація виявляє регресії перед розгортанням. Системи, навчені та протестовані з реальними даними, правильно обробляють більшість клієнтських запитів.
Щотижнева ітерація забезпечує конкурентну перевагу. ШІ системи покращуються через додавання можливостей, удосконалення відповідей, розширення доменів.
Чому це важливо для інженерії якості
Компанії, що інтегрують ШІ, ростуть щодня. «Світ уже побачив переваги використання ШІ, тому повернення немає», — стверджує Кияшко. Прийняття ШІ прискорюється в різних галузях — більше стартапів запускається, більше підприємств інтегрують інтелект у основні продукти.
Якщо інженери будують ШІ системи, вони повинні розуміти, як їх тестувати. «Навіть сьогодні нам потрібно розуміти, як працюють LLM, як будуються ШІ-агенти, як ці агенти тестуються та як автоматизувати ці перевірки».
Prompt engineering стає обов'язковим для інженерів з якості. Тестування даних та динамічна валідація даних слідують тією ж траєкторією. «Це вже мають бути базовими навичками тестувальних інженерів».
Патерни, які Кияшко бачить у всій галузі, підтверджують цей зсув. Через його роботу з перегляду технічних статей про оцінку ШІ та оцінювання архітектур стартапів на технічних форумах, одні й ті самі проблеми з'являються повторно: команди скрізь стикаються з ідентичними проблемами. Виклики валідації, які він вирішив у продакшні роки тому, тепер стають універсальними проблемами, оскільки розгортання ШІ масштабується.
Тестова інфраструктура, що масштабується
Методологія Кияшка розглядає принципи оцінки, оцінювання багатоходових розмов та метрики для різних режимів збоїв.
Основна концепція: диверсифіковане тестування. Валідація на рівні коду виявляє структурні помилки. Оцінка LLM-as-Judge дозволяє оцінювати ефективність та точність ШІ системи залежно від того, яка версія LLM використовується. Перевірка помилок вручну визначає патерни. RAG тестування перевіряє, що агенти використовують наданий контекст, а не вигадують деталі.
«Фреймворк, який я описую, базується на концепції диверсифікованого підходу до тестування ШІ систем. Ми використовуємо покриття на рівні коду, оцінювачі LLM-as-Judge, перевірку помилок вручну та оцінювання Retrieval-Augmented Generation». Кілька методів валідації, що працюють разом, виявляють різні типи галюцинацій, які пропускають поодинокі підходи.
Що далі
Галузь визначає найкращі практики в режимі реального часу через продакшн збої та ітеративне вдосконалення. Більше компаній розгортають генеративний ШІ. Більше моделей приймають автономні рішення. Системи стають більш здатними, що означає, що галюцинації стають більш правдоподібними.
Але систематичне тестування виявляє вигадки до того, як користувачі з ними зіткнуться. Тестування на галюцинації — це не про досконалість — моделі завжди матимуть крайні випадки, де вони вигадують. Це про систематичне виявлення вигадок та запобігання їх потраплянню в продакшн.
Техніки працюють, коли застосовуються правильно. Чого не вистачає — це широкого розуміння того, як впроваджувати їх у продакшн середовищах, де надійність має значення.
Дмитро Кияшко — розробник програмного забезпечення в тестуванні, який спеціалізується на тестуванні ШІ систем, з досвідом побудови тестових фреймворків для розмовного ШІ та автономних агентів. Його робота досліджує виклики надійності та валідації в мультимодальних ШІ системах.
