Валидация ответов через LLM-as-a-judge и проверку воспроизводимости.
AI / LLM
США
2025
3 QA инженера
Данный кейс демонстрирует, как компания Tesvan внедрила практику тестирования галлюцинаций в чат-ботах, чтобы обеспечить последовательные, достоверные и надежные взаимодействия пользователей с искусственным интеллектом. Чат-боты на базе крупных языковых моделей (LLM) часто генерируют галлюцинации — правдоподобные, но неверные или выдуманные ответы, которые снижают доверие пользователей и подрывают деловую репутацию компаний.
Чтобы устранить эту проблему, Tesvan применила методику валидации LLM-as-a-judge в сочетании с проверками воспроизводимости. Такой подход позволяет сопоставлять ответы чат-бота с проверенными источниками знаний и гарантировать, что одинаковый запрос всегда дает одинаковый и фактически верный результат. В итоге был создан чат-бот, который сохраняет естественность диалога и одновременно демонстрирует высокую надежность в бизнес-сценариях.
Благодаря применению тестирования галлюцинаций в чат-ботах с помощью валидации LLM-as-a-judge и проверок воспроизводимости, Tesvan добилась значительных улучшений:
AI/LLM
Retrieval-Augmented Factuality
Контекстная проверка для повышения точности и надёжности ...
AI/LLM
Layered AI Testing
Функциональность, согласованность, производительность, бе...
Управление
Clustercontrol
Tesvan усилил QA для ClusterControl: создал тест-планы, о...