Standard QA nie łapie halucynacji. Selenium nie mówi, czy Twój pipeline RAG pobiera właściwy kontekst. Testujemy to, co tradycyjne QA pomija — zanim trafią do Twoich klientów.
Standardowe techniki QA nie działają dla oprogramowania opartego na AI. Testy jednostkowe nie mogą złapać halucynacji. Twój pipeline CI/CD nie ma pojęcia jak ocenić czy wyjście modelu języka jest faktycznie poprawne, bezpieczne lub spójne.
Testowanie LLM to systematyczna ocena zachowania, dokładności, bezpieczeństwa i niezawodności aplikacji zbudowanych na dużych modelach języka. W odróżnieniu od tradycyjnego testowania oprogramowania — które sprawdza deterministyczne wejścia i wyjścia — testowanie LLM zajmuje się systemami probabilistycznymi gdzie ten sam prompt może dać różne odpowiedzi, i gdzie błędy przejawiają się jako subtelne niedokładności zamiast twardych errorów. Testowanie LLM obejmuje detekcję halucynacji, pomiar spójności wyjścia, bezpieczeństwo iniekcji promptów, ocenę trafności kontekstu i wydajność pod obciążeniem. Dla zespołów SaaS budujących produkty na AI, testowanie LLM nie jest opcjonalne — to różnica między produktem który zyskuje zaufanie a tym, który je podważa.
Mierzymy czy Twój model produkuje dokładne, spójne i kontekstowo właściwe odpowiedzi — na różnych promptach, przypadkach brzegowych i wejściach antagonistycznych. Mierzymy współczynnik halucynacji, dryf wyjścia i degradację wydajności w czasie.
Dla systemów RAG testujemy pełny pipeline: dokładność ingesta dokumentów, jakość embeddingu, trafność wyszukiwania, montaż kontekstu i koherencję ostatecznego wyjścia. System RAG, który pobiera złe dokumenty będzie odpowiadać pewnie — i nieprawidłowo.
Agenci autonomiczni, którzy wywołują narzędzia, podejmują decyzje lub działają z podwyższonymi uprawnieniami wymagają testowania pod kątem pełzania zakresu, nieoczekiwanych łańcuchów działań i odzyskiwania po błędach. Definiujemy kryteria akceptacji dla agentów i testujemy systematycznie.
Aplikacje oparte na LLM mają nową powierzchnię ataku: sam prompt. Testujemy na podatności iniekcji promptów, podatność na jailbreak, wyciek danych poprzez wyjścia modelu i nieautoryzowane wykonanie instrukcji — pokrywając OWASP LLM Top 10.
Dla produktów AI w sektorach regulowanych (HR tech, fintech, healthcare SaaS) testujemy stronniczość w wyjściach modelu i dokumentujemy wyniki w formacie wspierającym GDPR i Ustawę AI UE.
Ustalamy bazowe metryki wydajności Twoich funkcji AI pod realnym obciążeniem — bo funkcja, która działa świetnie w demie może się znacznie degradować przy 500 równoczesnych użytkowników.
Testowanie systemu RAG wymaga oceny trzech niezależnych warstw: jakości wyszukiwania, montażu kontekstu i dokładności generacji.
Testowanie jakości wyszukiwania sprawdza czy pobierane są właściwe dokumenty dla zapytania — mierząc precyzję, recall i trafność rankingu względem oznaczonego zestawu testów.
Testowanie montażu kontekstu weryfikuje że pobrane chunki są poprawnie sformatowane i przekazane modelowi bez obcięcia lub uszkodzenia — subtelne błędy które powodują pewne ale złe odpowiedzi.
Testowanie dokładności generacji ocenia czy model produkuje odpowiedzi zakorzenione w pobranym kontekście, bez halucynacji i spójne dla równoważnych zapytań.
W QualityArk budujemy custom pipeline oceny RAG łączące automatyczne ocenianie metryk z przeglądem człowieka w pętli dla przypadków brzegowych — dając zespołom SaaS powtarzalny standard jakości dla systemów AI.
Skupione, zawarte w czasem zaangażowanie testowania dla produktów SaaS opartych na AI. Ustrukturyzowane, szybkie, ze stałą ceną.
Firmy SaaS które zbudowały lub budują funkcję na AI — chatbota, inteligentne wyszukiwanie, przepływ wspomagany AI lub agenta autonomicznego — i muszą zwalidować przed wydaniem lub wielką demo klienta.
Podatności LLM różnią się od tradycyjnych podatności oprogramowania i wymagają specjalistycznych technik testowania. Główne wektory ataku to: iniekcja promptów, pośrednia iniekcja promptów, jailbreak, wycieki danych i nadmierne możliwości agentów autonomicznych.
Znalezienie podatności LLM wymaga kombinacji red-teamingu (testowania antagonistycznego), automatycznego fuzzingu z antagonistycznymi promptami, przeglądu architektury aby zidentyfikować narzędzia z nadmiernymi uprawnieniami, i monitorowania wyjścia aby wykryć anomalie. QualityArk przeprowadza oceny bezpieczeństwa LLM pokrywające OWASP Top 10 oraz custom threat modeling dla każdego klienta.
Umów bezpłatną rozmowę 30 minut. Przeanalizujemy Twoją architekturę AI i powiedziemy dokładnie co testować przed wydaniem.
Bezpłatna rozmowa 30 min · Bez zobowiązań · Angielski lub Polski