Как тестировать точность и безопасность LLM-приложений: пошаговый подход
Привет, я Михаил Шрайбман, основатель веб-интегратора «Осьминожка». Мы занимаемся разработкой для среднего и крупного бизнеса, а также одними из первых начали внедрять ИИ в бизнес-процессы наших клиентов. Мой коллега, СТО «Осьминожки» Денис Нагаев решил поделиться, как создавать и тестировать приложения на базе языковых моделей.
Тестирование приложений на базе языковых моделей — это определённый вызов, ведь такая работа не только сравнительно новая, но и требует постоянных усовершенствований, глубокого понимания технологий, системного подхода и гибкости.
Этап 1: Оценка точности и функциональности
Тестирование начинается с проверки — как приложение выполняет свои основные функции. Важно не только протестировать целевые сценарии, но и понять, как модель справляется с вариативностью запросов. Для этого мы используем специальные ИИ-ассистенты, которые помогают синтезировать запросы для тестирования. С их помощью создаём скрипты, позволяющие генерировать разнообразные запросы.
Подход к оценке точности:
- Составьте список задач, которые приложение должно решать
- На основе целевых запросов создайте наборы схожих сценариев с разными формулировками
- Оцените, насколько ответы модели соответствуют ожиданиям
Например, если приложение обрабатывает клиентские запросы, важно проверить, как оно реагирует на формулировки с разным стилем, грамматическими ошибками или контекстами. Оценку точности проводим гибридным методом. В оценке помогает ИИ, но после него всё равно проверяет человек.
Этап 2: Отладка и устранение багов
На этом шаге важно выявить слабые стороны модели и исправить их:
- Выделите запросы, на которые модель реагирует неожиданным или неверным образом
- Разработайте дополнительные тесты, которые проверяют, как приложение справляется с выявленными ошибками
- После исправления ошибок протестируйте модель повторно, чтобы убедиться, что исправления не вызвали новые баги.
Такой подход позволяет постепенно улучшать работу приложения, добиваясь высокой точности на максимальном количестве сценариев.
Этап 3: Тестирование на устойчивость к нецелевым запросам
Этот этап позволяет предотвратить ситуации, когда модель даёт нежелательные ответы или становится уязвимой к атакам:
- Проверьте, как модель реагирует на провокационные вопросы, связанные с незаконной деятельностью, пропагандой или оскорбительными темами.
- Протестируйте, как модель реагирует на попытки исказить её поведение. Например, запросы, которые пытаются изменить роль модели, или запросы, направленные на получение внутренней информации (например, исходный код или структура приложения).
Почему тестирование — это основа успешного LLM-приложения
Качественное тестирование помогает:
- Выявить и устранить баги на ранних этапах разработки
- Защитить приложение
- Убедиться, что модель соответствует этическим требованиям
При этом тестирование — это не разовый процесс. При каждом обновлении модели важно заново проверять, как она справляется с функциональными и нецелевыми запросами.
Я кстати не догадывалась тестировать нейропомощников на реакции на запрещенные/оскорбительные темы. Спасибо за наводку)
Спасибо за статью! LLM-ки действительно добавили в процесс тестирования исследовательского интереса в плане того, что же ещё у неё можно выведать и как же ещё её можно сбить с толку))