Забезпечення надійності KI-систем: Як систематично виявляти та усувати галюцинації

Генеративні KI-моделі ставлять команди розробників перед фундаментальною проблемою: вони надають відповіді з абсолютною впевненістю, навіть якщо вони повністю вигадані. AI-агент може стверджувати, що створив записи у базі даних, яких ніколи не існувало, або докладно описувати виконані дії, які він ніколи не ініціював. Це розрізнення між справжньою системною несправністю та галюцинаціями, згенерованими KI, є вирішальним для виробництва.

Від класичного тестування програмного забезпечення до KI-валидації

Традиційна розробка програмного забезпечення має чіткі сигнали помилок: несправна функція повертає код помилки, неправильно налаштований API надсилає явний HTTP-статус-код. Проблема передбачувана і відтворювана.

Системи KI працюють принципово інакше. Вони повідомляють про успішне виконання завдань, які вони не запускали. Вони цитують запити до баз даних, яких вони ніколи не виконували. Вони докладно описують процеси, які існують лише у їхніх навчальних даних — але відповідь здається абсолютно правдоподібною. Зміст повністю вигаданий.

Це вимагає зовсім нової стратегії тестування. У класичному QA-Testing інженери точно знають формат відповіді, структуру вхідних і вихідних даних. У системах KI такої передбачуваності немає. Вхід — це промпт, а можливості формулювання запитів користувачами практично безмежні.

Основна стратегія: валідація проти реальності

Найефективніший метод виявлення галюцинацій — безпосередній: перевірка проти фактичного стану системи. Якщо агент стверджує, що створив записи, перевіряється, чи дійсно ці записи існують у базі даних. Ствердження агента не має значення, якщо реальність їй суперечить.

Практичний приклад: AI-агент без прав запису просить створити нові записи. Тестова система потім перевіряє, що:

• Нові дані не з’явилися у базі даних
• Агент неправильно повідомив про “успіх”
• Стан системи залишився без змін

Цей підхід працює через різні рівні:

Юніт- та інтеграційне тестування з визначеними межами: Тести навмисно виконують операції, на які агент не має дозволу, і перевіряють, що система правильно відхиляє їх.

Реальні виробничі дані як тестові випадки: Найефективніший метод використовує історичні клієнтські розмови. Вони конвертуються у стандартизовані формати (зазвичай JSON) і запускаються проти тестового набору. Кожна реальна розмова стає тестовим випадком, що виявляє, де агенти роблять ствердження, що суперечать системним логам. Це охоплює крайні випадки і сценарії на межі, які синтетичні тести пропускають — адже справжні користувачі створюють непередбачувані умови.

Постійний аналіз помилок: Регулярна перевірка реакцій агентів на реальні запити користувачів, виявлення вигаданих даних і постійне оновлення тестових наборів. Це не одноразовий процес, а постійний моніторинг.

Два доповнювальні підходи до оцінки

Практика показує, що один тестовий підхід недостатній. Потрібно поєднання двох різних стратегій:

Оцінювачі на основі коду для об’єктивної перевірки: вони працюють оптимально, коли визначення помилки є об’єктивним і перевіряється правилами. Приклади — перевірка структури парсингу, валідність JSON або синтаксис SQL. Ці тести дають бінарні, надійні результати.

Оцінювачі на основі LLM як судді для інтерпретативної оцінки: деякі аспекти якості не можна класифікувати бінарно. Чи був тон доречним? Чи правильна і повна резюме? Чи була відповідь корисною і об’єктивною? Для цих питань потрібна інша модель, наприклад, з використанням фреймворків LangGraph.

Крім того, важливою є валідація Retrieval-Augmented Generation (RAG): тести явно перевіряють, чи агент дійсно використовує наданий контекст, або ж вигадує і галюцинуює деталі.

Ця комбінація охоплює різні типи галюцинацій, які окремі методи пропустили б.

Чому класичне QA-навчання тут недостатньо

Досвідчені інженери з контролю якості стикаються з труднощами, коли вперше тестують системи KI. Припущення і техніки, які вони вдосконалювали роками, не можна просто перенести.

Головна проблема: системи KI мають тисячі промптів (Prompts), які постійно оновлюються і тестуються. Кожен промпт може непередбачувано взаємодіяти з іншими. Невелика зміна у промпті може змінити поведінку всієї системи.

Більшість інженерів не мають чіткого розуміння:

• Яких метрик використовувати для оцінки якості систем KI
• Як ефективно готувати і структурувати тестові дані
• Надійних методів валідації вихідних даних, що змінюються при кожному запуску

Дивує розподіл за часом: створення AI-агента — відносно простий процес. Автоматизація тестування цього агента — справжнє виклик. На практиці більшу частину часу витрачають на тестування і оптимізацію систем KI, а не на їх початкову розробку.

Практичний тестовий фреймворк для масштабування

Робочий фреймворк базується на чотирьох опорах:

1. Покриття коду: структурна валідація за допомогою автоматизованих, правил базованих тестів
2. Оцінювачі на основі LLM: оцінка ефективності, точності і корисності
3. Ручний аналіз помилок: виявлення повторюваних шаблонів і критичних помилок
4. Тести для RAG: перевірка використання контексту і відсутності вигадок

Ці різні методи валідації разом охоплюють галюцинації, які окремі підходи пропустили б.

Приклад застосування: якщо системи KI виконують завдання обробки зображень — наприклад, автоматичне розпізнавання або обробка контенту, такого як видалення водяних знаків — валідація стає ще більш критичною. Система має не лише повідомити, що вона видалила водяний знак, а й перевірити фактичну зміну зображення.

Від щотижневих до надійних релізів

Галюцинації швидко руйнують довіру користувачів більше, ніж класичні помилки програмного забезпечення. Помилка засмучує. Агент, що впевнено надає неправдиву інформацію, руйнує довіру і авторитет.

З систематичним тестуванням можливо досягти значно швидшого циклу релізів: надійних щотижневих деплойментів замість багатомісячних затримок через проблеми зі стабільністю. Автоматизована валідація виявляє регресії до того, як код потрапить у продакшн. Системи, навчені і протестовані на реальних клієнтських розмовах, коректно обробляють більшість запитів.

Ця швидка ітерація стає конкурентною перевагою: системи KI покращуються через додавання нових функцій, удосконалення якості відповідей і поступове розширення сфер застосування.

Галузевий тренд: тестування KI як базова компетенція

Адаптація KI прискорюється у всіх галузях. Більше стартапів створюється з KI як ядром продукту. Більше компаній інтегрує інтелект у свої критичні системи. Більше моделей приймає автономні рішення у виробничих середовищах.

Це кардинально змінює вимоги до інженерів з контролю якості: їм потрібно не лише розуміти, як тестувати традиційне ПЗ. Тепер вони мають розуміти:

• Як працюють великі мовні моделі
• Як архітектурно побудовані AI-агенти і автономні системи
• Як їх надійно тестувати
• Як автоматизувати валідацію

Prompt Engineering стає базовою компетенцією. Тестування даних і динамічна валідація даних вже не є вузькою спеціалізацією — це стандартні навички, які має мати кожен тест-інженер.

Промислова реальність підтверджує цей зсув. Скрізь виникають однакові виклики валідації. Проблеми, які роками вирішувалися окремо у виробничих середовищах, тепер стали універсальними вимогами. Команди по всьому світу стикаються з однаковими проблемами.

Що дає систематичне тестування — і що ні

Мета — не досконалість. Моделі завжди матимуть крайні випадки, коли вони вигадують. Мета — систематично: виявляти галюцинації і запобігати їх потраплянню до користувачів.

Техніки працюють, якщо їх правильно застосовувати. Зараз бракує широкого практичного розуміння, як впроваджувати ці фреймворки у реальні виробничі середовища, де надійність є критичною для бізнесу.

Індустрія KI наразі визначає свої найкращі практики через виробничі помилки і ітеративне вдосконалення. Кожна виявлена галюцинація веде до кращих тестів. Кожен новий підхід підтверджується на практиці. Це і є шлях формування технічних стандартів — не через теорію, а через операційну реальність.