Перевод статьи «How Do You Test an LLM Model and an AI App?».
🔥 Важное для QA-специалистов! 🔥
В QaRocks ты найдешь туториалы, задачи и полезные книги, которых нет в открытом доступе. Уже более 17.000 подписчиков – будь среди нас! Заходи к нам в телеграм канал QaRocks
Когда я впервые столкнулся с тестированием приложения на основе ИИ, стало понятно: это совсем не то же самое, что тестировать обычное веб- или мобильное приложение.
Обычное тестирование как правило фокусируется на:
— проверке функциональности,
— корректности интерфейса,
— производительности,
— безопасности.
Но в случае с большими языковыми моделями (LLM) и ИИ-приложениями добавляются новые уровни:
- Непредсказуемость → одни и те же входные данные могут давать разные результаты.
- Субъективность → не существует единственного правильного ответа.
- Предвзятость и этика → ответ может быть технически корректным, но социально вредным.
Мой первый опыт тестирования LLM-приложения
Я тестировал ИИ-приложение, в котором ответы генерировались с помощью LLM.
Сначала я подходил к нему как к обычному API: отправил запрос — проверил ответ.
Однако вскоре стали очевидны проблемы:
- одинаковые запросы иногда возвращали разные ответы;
- часть ответов была технически корректной, но практически бесполезной;
- поведение под нагрузкой сильно отличалось от обычных приложений.
В этот момент стало понятно: старые подходы к тестированию здесь не работают.
Как я тестирую LLM и ИИ‑приложения
1. Функциональные и детерминированные проверки
- Необходимо убедиться, что логика приложения, связанная с моделью (UI, API, поток данных), соответствует ожиданиям.
- Пример: вход в систему, сохранение чатов, отслеживание токенов.
2. Проверка промптов и ответов
- Подготовьте набор эталонных тестовых запросов.
- Сравнивайте ответы с ожидаемыми шаблонами, а не только с точными строками.
- Пример: если промпт «2+2», ответ должен быть «4» (строго).
- Для промпта «составь стихотворение» оценивайте тон, структуру и размер (более свободно).
3. Последовательность и случайность
- Прогоняйте один и тот же запрос несколько раз → оценивайте разброс результатов.
- Задайте допустимый уровень случайности.
4. Проверка на предвзятость и безопасность
- Создавайте промпты, которые могут вызвать спорный или чувствительный контент.
- Убедитесь, что приложение корректно с ними справляется: фильтрует, переформулирует или отклоняет.
5. Производительность и масштабируемость
- Проводите стресс-тестирование API LLM.
- Следите за задержками, расходом токенов и затратами при высокой нагрузке.
6. Симуляция пользовательского взаимодействия
- Запускайте сценарные тесты, чтобы смоделировать взаимодействие разных категорий пользователей с приложением.
- Собирайте обратную связь по удобству и информативности результатов.
Особенности тестирования LLM
Длина входных токенов
- У LLM есть ограничение на контекст (например, 8k, 32k, 200k токенов).
- Проверяйте короткие, средние и максимально длинные запросы.
- Смотрите, как приложение реагирует на усечение текста, ошибки или падение производительности.
Пример: если пользователь загружает большой документ, справляется ли приложение с ситуацией, когда вход превышает лимит токенов модели?
Длина выходных данных
Модель может обрезать ответ, если лимит токенов слишком маленький.
Проверьте, что система умеет:
- правильно настраивать
max_tokens; - обрабатывать длинные ответы (через пагинацию или потоковую генерацию);
- предоставлять альтернативу при неполном ответе.
Пример: запрос 10-страничного отчёта — останавливается на 2 страницах или продолжает генерацию?
Скорость выдачи результатов (латентность)
Пользователи ожидают ответы в реальном времени.
Необходимо измерять:
- время до первого токена (когда модель начинает отвечать);
- общее время генерации.
Тестируйте при разных нагрузках и условиях сети.
Пример: при одновременном подключении 100 пользователей увеличится ли задержка с 2 до 20 секунд?
Роль QA в тестировании ИИ
Тестировать ИИ — не значит доказать, что он всегда «прав».
Речь идёт о том, чтобы убедиться, что:
- сопутствующее приложение работает без ошибок;
- ответы модели полезны, безопасны и предсказуемы;
- качество пользовательского опыта остается высоким даже с учетом непредсказуемости ИИ.
Проще говоря:
обычный QA спрашивает: «Работает ли это?»
QA, работающий с ИИ задается вопросом: «Понятно ли это пользователю?»
Вывод
Тестирование LLM и ИИ-приложений требует нового подхода.
QA проверяет не только функциональность, но и:
- логическую корректность vs творческий потенциал;
- точность vs практическая ценность;
- стабильность vs гибкость;
- эффективность vs системные ограничения (токены, длина, скорость)
Наша миссия как QA-инженеров — быть связующим звеном между возможностями ИИ и надёжностью в реальном мире.