ТЕСТИРОВАНИЕ ГАЛЛЮЦИНАЦИЙ В ЧАТ-БОТАХ

Валидация ответов через LLM-as-a-judge и проверку воспроизводимости.

Содержание

Обзор

Задача

Вызов

Решение

Технический стек

Результат

Описание Проекта

Промышленность

AI / LLM

Расположение

США

Продолжительность

2025

Команда

3 QA инженера

Обзор

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.

Задача

Обнаружение и снижение количества галлюцинаций LLM в ответах чат-бота.
Обеспечение последовательности ответов с помощью проверок воспроизводимости.
Поддержание достоверной и фактической коммуникации с пользователями.
Использование валидации LLM-as-a-judge для масштабного контроля качества.
Повышение доверия и вовлеченности конечных пользователей.

Вызов

Генерация LLM неверных или вводящих в заблуждение ответов.
Сложности при измерении фактической точности в масштабах.
Несогласованность ответов при одинаковых запросах.
Отсутствие надежных методов валидации, адаптированных под корпоративные нужды.
Риск потери доверия пользователей из-за ненадежных ответов.

Решение

Внедрение валидации LLM-as-a-judge для автоматической оценки ответов чат-бота на соответствие фактическим данным.
Использование проверок воспроизводимости для гарантии стабильных результатов при повторных запросах.
Создание модульной системы тестирования галлюцинаций, интегрированной в QA-процессы.
Разработка обратной связи для дообучения и тонкой настройки моделей.
Поставка надежных и готовых к корпоративному использованию чат-ботов.

Результат

Благодаря применению тестирования галлюцинаций в чат-ботах с помощью валидации LLM-as-a-judge и проверок воспроизводимости, Tesvan добилась значительных улучшений:

92%

снижение количества галлюцинаций

97%

стабильность ответов при повторных запросах

85%

рост доверия со стороны пользователей

50%

меньше эскалаций к операторам

35%

быстрее циклы валидации

Другие проекты

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...

Все кейсы

Хотите обсудить ваш проект?

Отправьте свой проект и получите БЕСПЛАТНУЮ консультацию от нашей компании․

Отзывы

Guys did a fantastic job by redesigning our application in a very short time with high quality. They are supporting you in every question during the collaboration even if it's out of the scope of their business. We just asked for videomaker contacts if any, and they made the video. That's amazing!

Алексей Кудря

Основатель, Mnemonic Words

Tesvan helped us set up a full-blown automated testing framework for our web marketing automation product that keeps the mission-critical functionality always under control. Highly appreciate it!

Жанель Печачек

tailwindapp.com

Tesvan has some remarkable knowledge of Cypress e2e automation. They filled the gaps in our automated tests and added new tests. Glad I chose them.

Раймонд Хуанг

Сооснователь, legalatoms.com