Pakalpojumi
AI čatbotu testēšana, salīdzināšana un novērtēšana
Uzziniet, kā Jūsu čatbots patiesībā atbild, pirms to izdara Jūsu klienti vai juridiskā nodaļa. Uzņēmumu līmeņa čatbotu testēšana sarunu mākslīgajam intelektam (AI) un uz LLM balstītiem asistentiem: atbilstības analīze, sarunu vērtēšana, halucināciju noteikšana un salīdzinājums ar konkurentiem.
Fortune 500 uzņēmumi visā pasaulē uzticas mums kopš 2011. gada
Kam tas paredzēts
Komandām, kas izvēlas čatbotu, un komandām, kas to jau uztur
Neatkarīgi no tā, vai izvēlaties čatbota piegādātāju vai atbildat par čatbotu, kas jau apkalpo klientus, Jums jāzina, kā tas patiesībā atbild.
- Salīdzināt čatbotu piegādātājus
Uzņēmumi, kas izvēlas čatbotu
Katra piegādātāja demonstrācija izskatās labi. Mēs testējam čatbotus, kurus apsverat, ar Jūsu pašu jautājumiem un Jūsu pašu saturu un vērtējam katra ātrumu, precizitāti un halucinācijas, lai Jūs izvēlētos, balstoties uz pierādījumiem, nevis demonstrāciju.
- Pieprasīt tāmi
Uzņēmumi, kas ievieš vai uztur savu čatbotu
Neatkarīgi no tā, vai čatbotu izstrādājāt paši vai konfigurējāt piegādātāja platformā, mēs to testējam pirms izvietošanas un atkārtoti pēc katra satura vai modeļa atjauninājuma. Kad Jums vajadzīgi pierādījumi pircējiem, mēs to salīdzinām ar konkurenta čatbotu.
Kāpēc tas ir vajadzīgs
AI čatbots ir tikai tik labs, cik laba ir tā sliktākā atbilde
Lietotāji vērtē Jūsu AI čatbotu pēc ātruma un pēc tā, vai var uzticēties tā teiktajam. Viena pārliecinoši sniegta nepareiza atbilde var izsvītrot simts labas.
Cilvēki gaida atbildi dažu sekunžu laikā. Ja Jūsu čatbots liek viņiem gaidīt, viņi pamet sarunu vai tā vietā zvana Jūsu atbalsta dienestam.
Čatbots, kas izdomā atmaksas noteikumus vai produkta funkciju, rada reālas problēmas Jūsu atbalsta komandai. Uzņēmumi jau ir saukti pie juridiskas atbildības par to, ko viņu čatbots pateicis klientiem.
Ja Jūsu čatbots darbojas ar ārēju AI modeli, šī modeļa atjauninājumi var mainīt atbildes vienas nakts laikā. Regulāra testēšana to parāda laikus.
Daži cilvēki, kas vienu pēcpusdienu izmēģina čatbotu, likumsakarības neatradīs. Vajadzīgi simtiem jautājumu, kas katru reizi uzdoti vienādi.
Ko mēs testējam
Padziļināta AI čatbotu testēšana un novērtēšana
AI čatbotu testēšana aptver to, cik labi čatbots darbojas, cik labas ir tā atbildes un cik droši tas uzvedas. Lietotāji izjūt visus trīs aspektus, tāpēc mēs mērām visus trīs neatkarīgi no tā, vai Jūsu čatbots darbojas ar vispārīgu LLM vai atbild no Jūsu pašu zināšanu bāzes, izmantojot izguves papildinātu ģenerēšanu (RAG).
Čatbotu veiktspējas testēšana
Cik ātri čatbots sāk atbildēt, cik ilgu laiku aizņem pilna atbilde un vai tas saglabā uzticamību, ja vienu un to pašu jautājumu uzdod atkal un atkal.
Atbilžu kvalitātes testēšana
Katras atbildes precizitāte, atbilstība un pilnīgums, kā arī tas, vai čatbots izdomā faktus vai aizmirst sarunas iepriekšējās daļas.
Čatbotu drošības un aizsardzības testēšana
Mēs mēģinām panākt, lai čatbots ignorē savus norādījumus, atklāj datus vai rada kaitīgu saturu, izmantojot aizsargmehānismu (guardrails) testēšanu un red team uzvednes.
Atrodiet atbildes, kuras nevēlaties rādīt klientiem
Halucinācijas, vājas atbildes, uzvedņu injekcijas (prompt injection) un nevienmērīga veiktspēja var slēpties aiz dažām veiksmīgām sarunām. Mēs izveidojam testu komplektu Jūsu čatbotam, izmērām būtiskākās metrikas un parādām, kur tas jāuzlabo.
Metrikas
AI čatbotu novērtēšanas metrikas, kuras mērām
Mēs veiktspēju, atbilžu kvalitāti un drošību mērām atsevišķi, lai ātrs čatbots nevarētu noslēpt vājas atbildes, bet gudrs — riskantas. Šīs čatbotu metrikas ir sākumpunkts.
| Metrika | Ko tā mēra |
|---|---|
| Pirmās atbildes laiks | Laiks no jautājuma nosūtīšanas līdz pirmajai atbildes pazīmei ekrānā |
| Atbildes ģenerēšanas laiks | Laiks, kas AI nepieciešams pilnas atbildes izveidei pēc tās sākšanas |
| Kopējais atbildes laiks | Pilns laiks no jautājuma nosūtīšanas līdz gatavai atbildei |
| Vārdi minūtē | Cik ātri atbilde parādās, kamēr tā tiek rakstīta |
| Konsekvence | Vai čatbots sniedz vienlīdz labu atbildi, ja vienu un to pašu jautājumu uzdod vairākas reizes |
| Metrika | Ko tā mēra |
|---|---|
| Atbildes kvalitātes vērtējums | Kopējais vērtējums katrai atbildei skalā no 1 līdz 5 |
| Precizitāte | Vai atbildē minētie fakti ir pareizi |
| Atbilstība | Vai atbilde patiešām atbild uz jautājumu |
| Pilnīgums | Vai netrūkst kā būtiska |
| Halucinācijas | Vai čatbots ir izdomājis faktus, noteikumus vai avotus |
| Konteksta atmiņa | Vai tas atceras iepriekšējās ziņas, dokumentus un sarunas detaļas |
| Metrika | Ko tā mēra |
|---|---|
| Noturība pret uzvedņu injekcijām | Vai čatbots ievēro savus norādījumus, kad lietotājs mēģina tos apiet |
| Datu noplūde | Vai tas atklāj sistēmas norādījumus, iekšējos datus vai citu lietotāju informāciju |
| Tvēruma kontrole | Vai tas paliek paredzēto tēmu robežās un noraida pieprasījumus, kurus tam nevajadzētu apstrādāt |
| Kaitīgs saturs | Vai tas rada ko nedrošu, aizskarošu vai Jūsu politikām neatbilstošu |
Galīgo metriku kopu izvēlamies kopā ar Jums, ņemot vērā to, kas Jūsu čatbotam ir vissvarīgākais.
Neesat pārliecināti, kuras metrikas ir svarīgākās?
Inženieris var izstāstīt, ko mērīt Jūsu čatbotam. Sarunāties ar inženieri.
Kā notiek vērtēšana
Skaidrs vērtējums katrai atbildei
Katra atbilde saņem vērtējumu no 1 līdz 5, lai Jūs varētu salīdzināt rezultātus starp jautājumiem, valodām, izlaidumiem un konkurējošiem čatbotiem.
Kā mēs nodrošinām vērtējumu uzticamību
Mēs izmantojam AI modeļus, lai vērtētu atbildes lielā apjomā. Šo metodi sauc par LLM-as-a-judge: viens lielais valodas modelis vērtē cita modeļa atbildes pēc rakstiskiem kritērijiem. Mūsu QA (kvalitātes nodrošināšanas) inženieri pārbauda rezultātus un ievēro noteiktu pārskatīšanas procesu, lai vērtējumiem varētu uzticēties. Lai tie būtu taisnīgi, mēs:
- Rūpīgi rakstām un pielāgojam vērtēšanas norādījumus, lai vērtējumi atšķirtos pēc iespējas mazāk
- Vērtējam katru jautājumu vairākas reizes, lai izslēgtu izlecošās vērtības
- Izmantojam dažādu piegādātāju AI modeļus, lai viena modeļa neobjektivitāte neizkropļotu rezultātu
- Veicam katru novērtēšanu īsā laika logā, lai modeļu atjauninājumi neizkropļotu salīdzinājumu
| Vērtējums | Nozīme |
|---|---|
| 1 | Neatbilstoša vai nepareiza |
| 2 | Daļēji atbilstoša |
| 3 | Atbilstoša, bet nepilnīga |
| 4 | Pilnīga un precīza |
| 5 | Priekšzīmīga, ja šis līmenis tiek izmantots |
Testu komplekta izveide
Īsti jautājumi, katru reizi uzdoti vienādi
Mēs izveidojam jautājumu un sarunu kopu, kas atspoguļo to, kā cilvēki patiesībā lieto Jūsu čatbotu, un pēc tam palaižam to automātiski, lai katru rezultātu varētu salīdzināt.
Sagaidāmie jautājumi
Jautājumi par čatbota galveno uzdevumu, piemēram, pasūtījuma statusu iepirkšanās asistentam vai kartes limitiem bankas asistentam. Tas ir testa kodols.
Negaidīti jautājumi
Ar tēmu nesaistīti vai neparasti jautājumi, kādus varētu uzdot īsts lietotājs. Mēs pārbaudām, vai čatbots uz tiem reaģē pieklājīgi un paliek savās robežās.
Konteksts un atmiņa
Garākas sarunas, kurās pārbaudām, vai čatbots atceras iepriekš teikto un izmanto tam iedotos dokumentus.
Pilnībā automatizēti izpildes cikli
Automatizētā čatbotu testēšanā katrs jautājums katrā ciklā tiek nosūtīts ar vienādu formulējumu un vienādā laikā. Tas novērš cilvēka kļūdas un padara rezultātus salīdzināmus starp izlaidumiem un starp produktiem.
Pārbaudiet savu čatbotu darbībā
Uzziniet, kā Jūsu čatbots tiek galā ar īstiem jautājumiem, sarežģītām sarunām un atbildēm, kurās nedrīkst kļūdīties. Saņemiet skaidrus pierādījumus par to, kas darbojas, kas nedarbojas un kas jāmaina.
Mūsu process
No tvēruma līdz vērtējumiem četros soļos
Mūsu AI čatbotu testēšanas un novērtēšanas pakalpojumi notiek četros soļos, un Jūsu komanda ir iesaistīta sākumā un beigās.
Tvērums
Vienojamies par Jūsu čatbota mērķi, valodām un būtiskākajām metrikām.
Izveide
Sagatavojam jautājumu kopu un pareizās atbildes, balstoties uz to, kā Jūsu lietotāji patiesībā ar to sarunājas.
Izpilde un vērtēšana
Automatizēti izpildes cikli, kurus vērtē ar LLM-as-a-judge un pārbauda QA inženieri.
Ziņojums
Vērtējumi, piemēri un rezultātu izskatīšana kopā ar Jūsu komandu.
Veiksmes stāsts
Testēšana, kas ir pamatā Zoom AI Performance Report 2024
Zoom lūdza TestDevLab salīdzināt vadošo sapulču platformu AI funkcijas. Rezultāti tika publicēti ziņojumā Zoom AI Performance Report 2024.
- Salīdzinātas 3 sapulču platformas
- 2 sarunu AI metrikas: atbildes laiks un stabilitāte
- Testēšanas periods: 2024. gada septembris
Kad testēt un novērtēt
Testējiet čatbotu, pirms likmes pieaug
Šie ir brīži, kad nepareiza atbilde maksā visdārgāk un ātra iekšēja pārbaude to nepamanīs.
Jūs gatavojaties palaišanai
Atrodiet vājās atbildes, pirms to izdara Jūsu klienti.
AI modelis ir atjaunināts
Ārējo modeļu atjauninājumi var mainīt atbildes vienas nakts laikā.
Jūsu saturs ir mainījies
Jauni noteikumi, produkti vai dokumenti maina to, kas čatbotam būtu jāsaka.
Jūs pievienojat valodu vai tirgu
Atbilžu kvalitāte var kristies valodā, kuru čatbots pārvalda sliktāk.
Jūs izvēlaties piegādātāju
Pirms parakstāt līgumu, pārbaudiet variantus ar saviem jautājumiem.
- Pieprasīt tāmi
Gaidāma palaišana vai atjauninājums?
Pastāstiet, kas mainās, un mēs tam pielāgosim testēšanas kārtu.
Konkurentu analīze
Salīdziniet sevi ar konkurentiem
Testējot savu čatbotu, Jūs uzzināt, cik tas ir labs. Testējot to līdzās konkurenta čatbotam, Jūs uzzināt, vai tas ir pietiekami labs, lai uzvarētu.
Tie paši jautājumi, tie paši apstākļi
Jūsu čatbots un konkurenta čatbots saņem vienus un tos pašus jautājumus tādā pašā secībā un tādos pašos apstākļos. Tas padara salīdzinājumu godīgu.
Vērtējumi līdzās
Jūs saņemat katra čatbota atbildes laikus, konsekvenci un atbilžu kvalitātes vērtējumus, jautājumu pa jautājumam.
Kur Jūs uzvarat un kur ne
Rezultāti precīzi parāda, kurās tēmās Jūsu čatbots ir labāks un kur konkurents sniedz spēcīgākas atbildes.
Sadarbojieties ar TestDevLab
Automatizēts lielā mērogā, ekspertu pārbaudīts
„Tūkstošiem čatbota atbilžu novērtēt ar roku nav reāli, un uzticēties tam, ka viens AI modelis bez pārbaudes vērtē citu, arī ne. Mēs automatizējam izpildi un vērtēšanu, bet pēc tam rezultātus pārskata QA inženieri, tāpēc Jūs vienā ziņojumā saņemat gan mērogu, gan spriestspēju. Lai zinātu, kā Jūsu čatbots patiesībā atbild, vajadzīgs abējais.”
R&D un testēšanas automatizācijas direktors
- 500+
- pieredzējuši QA eksperti
- 5000+
- reālas ierīces
- 14
- gadi QA nozarē
- 95,6 %
- klientu noturība
Rezultāts
Vērtējumi, uz kuriem var balstīt rīcību
Jūs saņemat rezultātus un atbildes, kas ir to pamatā, lai Jūsu komanda precīzi redzētu, kas jālabo.
Ziņojumā
- Vērtējumi pa metrikām, tēmām, valodām un izlaidumiem
- Atbildes laiki ar atzīmētiem lēnākajiem jautājumiem
- Katra halucinācija un drošības problēma kopā ar jautājumu, kas to izraisīja
- Rezultāti līdzās, ja tika testēts konkurents
- Kas jālabo vispirms
Datu pakotnē
- Pilna jautājumu kopa un pareizās atbildes
- Katra neapstrādātā atbilde, saglabāta, lai rezultātus vēlāk varētu pārvērtēt, neatkārtojot testus
- Testētā modeļa un čatbota versija ar laikspiedolu, lai rezultāti būtu salīdzināmi ar turpmākajiem cikliem
Apskatiet, kā izskatās rezultāti
Saņemiet ziņojuma paraugu no kādas iepriekšējas čatbota novērtēšanas. Pieprasīt ziņojuma paraugu.
Pamati
Kas ir AI čatbotu testēšana?
AI čatbotu testēšana, ko dēvē arī par čatbotu novērtēšanu vai čatbotu QA, pārbauda, cik labi čatbots atbild uz īstiem lietotāju jautājumiem. Tā mēra veiktspēju, piemēram, atbildes laiku un konsekvenci, un atbilžu kvalitāti, piemēram, precizitāti, atbilstību, pilnīgumu un to, vai čatbots izdomā informāciju.
AI čatbotu testēšana ir daļa no mūsu AI testēšanas pakalpojumiem.
Salīdzinājumā ar LLM novērtēšanu
LLM novērtēšanā modeli vērtē ar testa datu kopu, parasti pirms tā iebūvēšanas produktā. Čatbotu testēšana pārbauda gatavo čatbotu tādu, kādu to sastop Jūsu lietotāji: ar Jūsu saturu, Jūsu norādījumiem un Jūsu saskarni.
Salīdzinājumā ar AI aģentu salīdzinošo novērtēšanu
Čatbots atbild uz jautājumiem. AI aģents turklāt veic darbības biznesa rīkos, piemēram, atjaunina ierakstus vai noformē atmaksas. Par aģentiem skatiet AI aģentu salīdzinošo novērtēšanu.
Uzziniet, kādu vērtējumu saņem Jūsu AI čatbots
Pastāstiet, ko dara Jūsu čatbots un kā lietotāji to sasniedz. Mēs piedāvāsim jautājumu kopu un būtiskākās metrikas un parādīsim, kā izskatīsies Jūsu pirmā testēšanas kārta.
FAQ
Atbildes uz biežāk uzdotajiem jautājumiem
Čatbotu testēšana pārbauda, cik ātri un cik labi čatbots atbild uz īstiem lietotāju jautājumiem, sākot ar atbildes laiku un konsekvenci un beidzot ar precizitāti un halucinācijām.
Mēs izveidojam sagaidāmo jautājumu, negaidītu jautājumu un garāku sarunu kopu, balstoties uz to, kā Jūsu lietotāji patiesībā ar to sarunājas. Jautājumi tiek nosūtīti automātiski, tiek mērīti atbildes laiki, un katru atbildi AI modeļi novērtē skalā no 1 līdz 5, bet QA inženieri pārbauda rezultātus.
Veiktspējai: pirmās atbildes laiks, atbildes ģenerēšanas laiks, kopējais atbildes laiks, vārdi minūtē un konsekvence. Atbilžu kvalitātei: kopējais kvalitātes vērtējums, kā arī precizitāte, atbilstība, pilnīgums, halucinācijas un konteksta atmiņa. Drošībai un aizsardzībai: noturība pret uzvedņu injekcijām, datu noplūde, tvēruma kontrole un kaitīgs saturs. Par galīgo kopu vienojamies ar Jums.
Jā. Mēs novērtējam atbilžu kvalitāti katrā valodā, ko Jūsu čatbots atbalsta, arī lietotājiem, kuri raksta valodā, kas nav viņu dzimtā.
Jā. Čatbotiem, kas atbild no Jūsu pašu dokumentiem, izmantojot izguves papildinātu ģenerēšanu (RAG), mēs pārbaudām, vai atbildes ir pamatotas ar šiem dokumentiem, un atzīmējam visu, ko čatbots pievieno pats no sevis.
LLM-as-a-judge ir metode, kurā viens lielais valodas modelis vērtē cita modeļa atbildes pēc rakstiskiem kritērijiem. Mēs izmantojam vairāku piegādātāju modeļus, un rezultātus pārskata QA inženieri, lai vērtējumi saglabātu uzticamību.
Mēs salīdzinām katru atbildi ar informāciju, ko čatbotam ir atļauts izmantot. Katrs fakts, noteikums vai avots, kas nav pamatots ar šo informāciju, tiek atzīmēts kā halucinācija.
Jā. Mēs izpildām LLM red teaming uzvednes, kas mēģina panākt, lai čatbots ignorē savus norādījumus, atklāj datus vai rada kaitīgu saturu, un ziņojam, kur tas iztur un kur ne.
Jā. Abi čatboti saņem vienus un tos pašus jautājumus vienādos apstākļos, un Jūs saņemat līdzās saliktus ātruma, konsekvences un atbilžu kvalitātes vērtējumus. Ja izvēlaties starp piegādātājiem, mēs veicam tādu pašu salīdzinājumu čatbotiem, kurus apsverat.
Pirms palaišanas un pēc tam pēc katra būtiska čatbota, tā satura vai AI modeļa, ar kuru tas darbojas, atjauninājuma. Daudzas komandas veic arī regulāru pārbaudi, piemēram, reizi mēnesī, jo ārējo modeļu atjauninājumi var mainīt atbildes arī tad, ja Jūsu pusē nekas nav mainījies.
Piekļuve Jūsu čatbotam, apraksts par to, kam tas paredzēts, un dokumenti vai dati, ko tas izmanto atbildēm. Mēs izveidojam jautājumus, izpildām testus un novērtējam rezultātus.