Тестирование
ИИ-решений
Проверка ML/LLM-моделей, RAG-систем и ИИ-агентов на качество, безопасность и надёжность.
Обсудить проект
Предложим решение и предоставим референс-лист как гарант нашей экспертности
Оказываем услуги по тестированию ИИ-решений для компаний, которые разрабатывают, внедряют или уже используют искусственный интеллект. Проводим комплексное тестирование моделей машинного обучения, больших языковых моделей (LLM), ИИ-агентов, систем машинного зрения и корпоративных систем на базе искусственного интеллекта. Проверяем точность и стабильность работы, качество обработки данных, корректность интеграций, производительность и безопасность.
Помогаем выявить ошибки и уязвимости до внедрения, оценить готовность решения к промышленной эксплуатации и обеспечить его надежную работу после запуска и обновлений.
Помогаем выявить ошибки и уязвимости до внедрения, оценить готовность решения к промышленной эксплуатации и обеспечить его надежную работу после запуска и обновлений.
Какие ИИ-решения тестируем
Компьютерное зрение (CV)
Детекция, классификация, сегментация и отслеживание объектов; ложные срабатывания; устойчивость к освещению, помехам и изменению ракурсов.
ML-модели
Точность прогнозирования и классификации, выявление аномалий, устойчивость к изменениям входных данных.
Большие языковые модели (LLM)
Корректность ответов, галлюцинации, следование инструкциям, работа с контекстом.
RAG-системы
Качество поиска, релевантность найденных документов, достоверность ответов, соблюдение прав доступа.
ИИ-агенты
Выполнение многошаговых задач, вызовы инструментов, корректность действий и обработка ошибок.
OCR и интеллектуальная обработка документов (IDP)
Распознавание текста, извлечение реквизитов, обработка различных форматов и проверка структурированных данных
Какие проверки проводим
Функциональное и интеграционное
Бизнес-сценарии, API, обмен данными и взаимодействие с внешними системами.
Нагрузочное и производительности
Скорость обработки, задержки, пропускную способность, работу под нагрузкой.
Надежности и отказоустойчивости
Работу при сбоях, недоступности компонентов, некорректных входных данных.
Безопасности
Уязвимости, утечки данных, обход ограничений, несанкционированные действия.
Регрессионное
Влияние изменений моделей, промптов, данных и интеграций на результаты работы.
Качества данных
Полноту, корректность, разметку, репрезентативность тестовых наборов.
Нужно проверить
ИИ-решение перед запуском?
Обсудим ваш проект, определим ключевые сценарии тестирования ИИ-системы и поможем оценить риски, объём работ, сроки и стоимость проверки.
Этапы проведения
тестирования ИИ-решений
- Анализ требований и архитектурыИзучаем архитектуру, модели, источники данных, сценарии использования и бизнес-требования. Определяем риски и ограничения. Согласуем метрики, пороги качества и критерии приёмки, чтобы заранее понимать, какой результат считается допустимым, и формируем стратегию тестирования.
Для систем компьютерного зрения дополнительно анализируем характеристики камер, условия съемки, параметры видеопотоков и взаимодействие с оборудованием. - Подготовка данных и тестовых наборовФормируем тестовые наборы из типовых, граничных и нестандартных сценариев. При необходимости размечаем данные, подготавливаем эталонные примеры и определяем критерии оценки ответов. Проверяем полноту и актуальность базы знаний, если система её использует.
Для тестирования систем компьютерного зрения готовим изображения и видео с разным освещением, ракурсами, перекрытием объектов и другими условиями, влияющими на точность распознавания. - Разработка тестовых сценариевСоздаём сценарии для проверки корректности ответов, устойчивости к ошибочным и нестандартным запросам, работы с контекстом и инструментами. Для систем компьютерного зрения дополнительно предусматриваем сценарии обнаружения объектов в различных условиях, обработки потери видеосигнала и сбоев оборудования. Настраиваем автоматизированные проверки для регулярного контроля качества. Часть сценариев оцениваем вручную с участием экспертов.
- Комплексное тестирование системыПроверяем точность, релевантность и стабильность результатов на позитивных, негативных и граничных сценариях. Оцениваем галлюцинации, предвзятость и безопасность. Тестируем интеграции, API и связанные сервисы, а также производительность под нагрузкой.
При тестировании систем машинного зрения оцениваем точность обнаружения и классификации объектов, ложные срабатывания и пропуски, скорость обработки видеопотока и корректность взаимодействия с внешними системами. - Анализ результатов и отчётФормируем отчёт о выявленных проблемах, рисках и ограничениях модели. Приоритезируем дефекты по влиянию на бизнес-процессы и пользователей. Даём рекомендации по улучшению качества ответов, безопасности и надёжности, а также по решению о запуске или доработке.
- Повторные проверки и сопровождениеПосле устранения выявленных дефектов повторно проверяем проблемные сценарии и оцениваем, не повлияли ли изменения на работу других компонентов системы.. При необходимости отдельно согласуем автоматизацию повторных проверок и мониторинг качества ИИ-системы после запуска.
Почему выбирают Nord Clan
Экспертиза в тестировании
разных типов ИИ-решений
В проектах работают QA-инженеры и ML-специалисты. Мы разрабатываем собственные ИИ-продукты, включая системы машинного зрения, IDP, RAG, мультиагентные системы, поэтому понимаем особенности работы разных типов ИИ-систем , причины ошибок и способы их проверки.
Проверка всей ИИ-системы,
а не только модели
а не только модели
Тестируем не только точность моделей, но и обработку данных, интеграции, производительность и работу системы в реальных условиях эксплуатации. До начала тестирования согласуем метрики и пороговые значения, чтобы объективно оценивать качество решения и его соответствие требованиям заказчика.
Конфиденциальность и
безопасность данных
безопасность данных
Заключаем NDA, согласуем права доступа и требования к защите данных. При необходимости проводим тестирование в инфраструктуре заказчика без передачи конфиденциальной информации во внешние сервисы, если это позволяет архитектура решения.
Автоматизация повторных проверок
Разрабатываем тестовые сценарии, которые можно использовать после обновления моделей, промптов и базы знаний. При необходимости подключаем автоматические проверки к CI/CD, чтобы отслеживать изменения качества после новых релизов.
технологический стек
- Jenkins
- GitLab CI
- GitHub Actions
- TeamCity
- Docker
- Kubernetes
- Apache JMeter
- Android Studio
- Xcode
- Firebase Test Lab
- BrowserStack
- Charles Proxy
- MLflow
- Ragas
- LangSmith
- DeepEval
- Giskard
- Postman
- SoapUI
- Test IT
- Allure TestOps
- Grafana
- Kibana
- Elasticsearch
- Sentry
НАШИ проекты
95% клиентов
возвращаются снова
возвращаются снова
Nord Clan — экспертиза, скорость и ответственность
Мы — российская IT-компания, специализируемся на заказной разработке и цифровизации бизнеса. Резиденты «Сколково», члены ассоциации «Руссофт», РСПП и СРО. В команде — 350+ сертифицированных экспертов с опытом enterprise-разработки и управления IT-проектами.
В нашем портфолио более 400 проектов для промышленности, медицины, девелопмента, транспорта и ритейла, из них более 100 — с использованием ИИ.
В нашем портфолио более 400 проектов для промышленности, медицины, девелопмента, транспорта и ритейла, из них более 100 — с использованием ИИ.
Занимаем ведущие позиции в отраслевых рейтингах
Отвечаем на вопросы
Проверяем качество ответов, устойчивость к ошибочным запросам, безопасность, интеграции и производительность всей ИИ-системы, включая промпты, базу знаний и API. Оцениваем соответствие бизнес-требованиям и готовность к эксплуатации.
При тестировании ML-моделей выбирают метрики в зависимости от задачи: например, точность классификации или качество прогноза. При тестировании LLM дополнительно оценивают качество генерируемых ответов, следование инструкциям, использование контекста, фактическую точность и обоснованность ответов.
Стоимость зависит от архитектуры системы, числа сценариев, доступности тестовых данных, объёма ручной экспертной оценки, автоматизации и проверки интеграций. После обсуждения задачи подготовим план работ с расчётом сроков и стоимости.
Объём и периодичность проверок зависят от характера изменений и рисков системы. После обновления модели, промптов, данных или интеграций запускают соответствующие регрессионные проверки. Для работающего решения также контролируют качество в эксплуатации.
Для RAG-систем отдельно оцениваем поиск по базе знаний и качество ответа на найденных материалах. Для ИИ-агентов проверяем выбор инструментов, последовательность действий, обработку ошибок и соблюдение ограничений в рабочих сценариях.
Проверяем сценарии раскрытия конфиденциальных данных, разграничение доступа и взаимодействие модели с корпоративными источниками. Полнота проверки зависит от архитектуры решения, модели угроз и согласованного объёма работ.
Тестирование ИИ-систем помогает выявить ошибки и уязвимости до запуска, оценить точность и полноту результатов, а также проверить, как система реагирует на неоднозначные запросы и нестандартные ситуации. По итогам тестирования можно определить необходимые доработки, снизить риски для пользователей и бизнес-процессов и принять обоснованное решение о готовности системы к внедрению.
Тестирование ИИ-систем включает функциональные, интеграционные и другие проверки, которые применяются и при тестировании обычного ПО. Дополнительно оценивают качество и вариативность результатов модели: точность ответов, соответствие контексту, устойчивость к изменению входных данных и воспроизводимость результатов. Для систем с RAG также проверяют качество поиска и использования информации из базы знаний, а для ИИ-агентов — корректность выбора инструментов и выполнения действий.
Да. Автоматизация позволяет запускать тестовые сценарии, оценивать результаты по заданным критериям и сравнивать поведение модели после изменений. Это помогает быстрее выявлять отклонения и контролировать качество при обновлении моделей, промптов и базы знаний. При этом автоматические проверки не гарантируют выявления всех ошибок: сложные и неоднозначные результаты требуют экспертной оценки.
Да. Даже на этапе MVP важно убедиться, что модель решает поставленную задачу и выдаёт предсказуемые результаты без серьёзных рисков для пользователей и бизнеса. Ранние проверки обычно обходятся дешевле исправлений после релиза.
Заранее согласуем метрики, пороги качества и критерии приёмки. По результатам проверок оцениваем риски и ограничения, и вы решаете, запускать продукт или дорабатывать.
Да, если есть доступ через API или интерфейс. Так проверяют качество ответов, безопасность и поведение системы снаружи. Проверки внутренних компонентов, например поиска или прав доступа, требуют доступа к ним. Ограничения обсуждаем на старте.
Оставьте заявку, и наш специалист свяжется с вами, чтобы обсудить задачу и формат сотрудничества. Для старта достаточно описания решения, доступа к тестовой среде и целей проверки. Затем подготовим план работ, сроки и стоимость.