Как тестировать RAG-системы: методы, инструменты и метрики
В компании появился ИИ‑помощник, чат‑бот или поиск по внутренней базе знаний? Следующий логичный шаг – убедиться, что он работает надёжно.
У RAG-системы может быть высокий показатель качества, низкая задержка и почти нулевой процент технических ошибок – и при этом пользователи будут получать неправильные ответы. А это грозит серьёзными финансовыми и репутационными потерями.
Почему так происходит?
Потому что LLM-систему нельзя тестировать по той же логике, что обычный веб-сервис. В новом лонгриде разбираемся, как выстроить контроль качества, на что обратить внимание в первую очередь, какие метрики отражают реальную картину.
Внутри: 🔘какие особенности LLM ломают привычный подход к тестированию; 🔘на каких 8 этапах RAG-конвейера могут возникать ошибки; 🔘какие метрики использовать для оценки поиска, качества ответов и производительности; 🔘почему средняя задержка может скрывать проблемы пользователей и что такое TTFT, ITL и goodput; 🔘как организовать регресс, нагрузочное тестирование и контроль качества после выхода системы в прод.
Плюс – разборы реальных примеров и полезные инструменты.
#RAG #LLM #тестированиеПО #тестированиеИИ #QA #AIOps #управлениеITпроектами #CTO
