Modele językowe nie tylko popełniają błędy — fabrykują rzeczywistość z pełnym przekonaniem. Agent AI może twierdzić, że utworzył rekordy w bazie danych, których nie ma, lub upierać się, że wykonał działania, których nigdy nie podjął. Dla zespołów wdrażających te systemy w środowisku produkcyjnym to rozróżnienie określa sposób rozwiązania problemu.
Dmytro Kyiashko specjalizuje się w testowaniu systemów AI. Jego praca koncentruje się na jednym pytaniu: jak systematycznie wykrywać, kiedy model kłamie?
Problem z testowaniem pewnych siebie bzdur
Tradycyjne oprogramowanie zawodzi w przewidywalny sposób. Uszkodzona funkcja zwraca błąd. Nieprawidłowo skonfigurowane API dostarcza deterministyczny sygnał awarii — zazwyczaj standardowy kod statusu HTTP i czytelny komunikat o błędzie wyjaśniający, co poszło nie tak.
Modele językowe psują się inaczej. Zgłaszają ukończenie zadań, których nigdy nie rozpoczęły, pobierają informacje z baz danych, których nigdy nie odpytały, i opisują działania, które istnieją tylko w ich danych treningowych. Odpowiedzi wyglądają poprawnie. Treść jest wymyślona.
„Każdy agent AI działa zgodnie z instrukcjami przygotowanymi przez inżynierów" — wyjaśnia Kyiashko. „Dokładnie wiemy, co nasz agent może, a czego nie może zrobić". Ta wiedza staje się podstawą do odróżniania halucynacji od błędów.
Jeśli agent wytrenowany do odpytywania bazy danych zawodzi po cichu, to jest błąd. Ale jeśli zwraca szczegółowe wyniki zapytania bez dotykania bazy danych? To jest halucynacja. Model wymyślił prawdopodobny wynik na podstawie wzorców treningowych.
Walidacja względem prawdy absolutnej
Podejście Kyiashko koncentruje się na weryfikacji względem rzeczywistego stanu systemu. Kiedy agent twierdzi, że utworzył rekordy, jego testy sprawdzają, czy te rekordy istnieją. Odpowiedź agenta nie ma znaczenia, jeśli system jej zaprzecza.
„Zazwyczaj używam różnych typów testów negatywnych — zarówno jednostkowych, jak i integracyjnych — aby sprawdzić halucynacje LLM" — zauważa. Te testy celowo żądają działań, do których agent nie ma uprawnień, a następnie weryfikują, że agent fałszywie nie potwierdza sukcesu, a stan systemu pozostaje niezmieniony.
Jedna technika testuje względem znanych ograniczeń. Agent bez uprawnień do zapisu w bazie danych jest proszony o utworzenie rekordów. Test weryfikuje, że nie pojawiły się nieautoryzowane dane, a odpowiedź nie twierdzi o sukcesie.
Najskuteczniejsza metoda wykorzystuje dane produkcyjne. „Używam historii rozmów z klientami, konwertuję wszystko do formatu JSON i uruchamiam testy używając tego pliku JSON". Każda rozmowa staje się przypadkiem testowym analizującym, czy agenci składali twierdzenia sprzeczne z logami systemowymi.
To wychwytuje wzorce, których brakuje testom syntetycznym. Prawdziwi użytkownicy tworzą warunki ujawniające przypadki brzegowe. Logi produkcyjne ujawniają, gdzie modele halucynują podczas rzeczywistego użytkowania.
Dwie strategie oceny
Kyiashko stosuje dwa uzupełniające się podejścia do oceny systemów AI.
Ewaluatory oparte na kodzie obsługują obiektywną weryfikację. „Ewaluatory oparte na kodzie są idealne, gdy definicja awarii jest obiektywna i można ją sprawdzić za pomocą zasad. Na przykład: parsowanie struktury, sprawdzanie poprawności JSON lub składni SQL" — wyjaśnia.
Ale niektóre awarie opierają się binarnej klasyfikacji. Czy ton był odpowiedni? Czy podsumowanie jest wierne? Czy odpowiedź jest pomocna? „Ewaluatory LLM-as-Judge są używane, gdy tryb awarii obejmuje interpretację lub niuanse, których kod nie może uchwycić".
W przypadku podejścia LLM-as-Judge Kyiashko polega na LangGraph. Żadne podejście nie działa samodzielnie. Skuteczne frameworki używają obu.
Czego brakuje w klasycznym szkoleniu QA
Doświadczeni inżynierowie jakości mają trudności, gdy po raz pierwszy testują systemy AI. Założenia, które uczyniły ich skutecznymi, nie przenoszą się.
„W klasycznym QA dokładnie znamy format odpowiedzi systemu, dokładnie znamy format danych wejściowych i wyjściowych" — wyjaśnia Kyiashko. „W testowaniu systemów AI nie ma czegoś takiego". Dane wejściowe to prompt — a wariacje w sposobie, w jaki klienci formułują żądania, są nieskończone.
To wymaga ciągłego monitorowania. Kyiashko nazywa to „ciągłą analizą błędów" — regularnym przeglądaniem, jak agenci odpowiadają rzeczywistym użytkownikom, identyfikowaniem, gdzie fabrykują informacje i odpowiednim aktualizowaniem zestawów testów.
Wyzwanie nasilają się wraz z ilością instrukcji. Systemy AI wymagają obszernych promptów definiujących zachowanie i ograniczenia. Każda instrukcja może nieprzewidywalnie wchodzić w interakcję z innymi. „Jednym z problemów systemów AI jest ogromna liczba instrukcji, które muszą być stale aktualizowane i testowane" — zauważa.
Luka w wiedzy jest znacząca. Większość inżynierów nie ma jasnego zrozumienia odpowiednich metryk, skutecznego przygotowania zbiorów danych lub niezawodnych metod walidacji wyników, które zmieniają się przy każdym uruchomieniu. „Stworzenie agenta AI nie jest trudne" — zauważa Kyiashko. „Automatyzacja testowania tego agenta to główne wyzwanie. Z moich obserwacji i doświadczenia więcej czasu spędza się na testowaniu i optymalizacji systemów AI niż na ich tworzeniu".
Niezawodne cotygodniowe wydania
Halucynacje podważają zaufanie szybciej niż błędy. Zepsuta funkcja frustruje użytkowników. Agent pewnie dostarczający fałszywych informacji niszczy wiarygodność.
Metodologia testowania Kyiashko umożliwia niezawodne cotygodniowe wydania. Automatyczna walidacja wychwytuje regresje przed wdrożeniem. Systemy trenowane i testowane z prawdziwymi danymi poprawnie obsługują większość żądań klientów.
Cotygodniowa iteracja napędza przewagę konkurencyjną. Systemy AI ulepszają się poprzez dodawanie funkcji, udoskonalanie odpowiedzi, rozszerzanie domen.
Dlaczego to ma znaczenie dla inżynierii jakości
Firmy integrujące AI rosną codziennie. „Świat już widział korzyści z używania AI, więc nie ma odwrotu" — argumentuje Kyiashko. Adopcja AI przyspiesza w różnych branżach — więcej startupów startuje, więcej przedsiębiorstw integruje inteligencję z głównymi produktami.
Jeśli inżynierowie budują systemy AI, muszą zrozumieć, jak je testować. „Nawet dzisiaj musimy rozumieć, jak działają LLM, jak budowane są agenci AI, jak ci agenci są testowani i jak automatyzować te kontrole".
Inżynieria promptów staje się obowiązkowa dla inżynierów jakości. Testowanie danych i dynamiczna walidacja danych podążają tą samą trajektorią. „Powinny to już być podstawowe umiejętności inżynierów testowych".
Wzorce, które Kyiashko widzi w całej branży, potwierdzają tę zmianę. Poprzez swoją pracę nad przeglądaniem artykułów technicznych dotyczących oceny AI i ocenianiem architektur startupów na forach technicznych, te same problemy pojawiają się wielokrotnie: zespoły wszędzie stają przed identycznymi problemami. Wyzwania walidacyjne, które rozwiązał w produkcji lata temu, stają się teraz uniwersalnymi obawami wraz ze skalowaniem wdrażania AI.
Infrastruktura testowa, która się skaluje
Metodologia Kyiashko odnosi się do zasad oceny, oceny wieloetapowych konwersacji i metryk dla różnych trybów awarii.
Podstawowa koncepcja: zróżnicowane testowanie. Walidacja na poziomie kodu wychwytuje błędy strukturalne. Ocena LLM-as-Judge umożliwia ocenę skuteczności i dokładności systemu AI w zależności od używanej wersji LLM. Ręczna analiza błędów identyfikuje wzorce. Testowanie RAG weryfikuje, że agenci używają dostarczonego kontekstu zamiast wymyślać szczegóły.
„Framework, który opisuję, opiera się na koncepcji zróżnicowanego podejścia do testowania systemów AI. Używamy pokrycia na poziomie kodu, ewaluatorów LLM-as-Judge, ręcznej analizy błędów i Oceny Retrieval-Augmented Generation". Wiele metod walidacji współpracujących razem wychwytuje różne typy halucynacji, których pojedyncze podejścia pomijają.
Co będzie dalej
Dziedzina definiuje najlepsze praktyki w czasie rzeczywistym poprzez awarie produkcyjne i iteracyjne udoskonalanie. Więcej firm wdraża generatywną AI. Więcej modeli podejmuje autonomiczne decyzje. Systemy stają się bardziej wydajne, co oznacza, że halucynacje stają się bardziej prawdopodobne.
Ale systematyczne testowanie wychwytuje fabrykacje, zanim użytkownicy je napotkają. Testowanie halucynacji nie dotyczy perfekcji — modele zawsze będą miały przypadki brzegowe, w których fabrykują. Chodzi o systematyczne wychwytywanie fabrykacji i zapobieganie ich dotarciu do produkcji.
Techniki działają, gdy są poprawnie stosowane. Brakuje powszechnego zrozumienia, jak je wdrożyć w środowiskach produkcyjnych, gdzie niezawodność ma znaczenie.
Dmytro Kyiashko jest Software Developer in Test specjalizującym się w testowaniu systemów AI, z doświadczeniem w budowaniu frameworków testowych dla konwersacyjnej AI i autonomicznych agentów. Jego praca bada wyzwania związane z niezawodnością i walidacją w multimodalnych systemach AI.
