QA & Releasesäkring

AI-utvärdering och -testning

Testa AI:n inuti din produkt, inte bara appen runt den. Vi utvärderar svarskvalitet, förankring, behörigheter och felhantering i agenter, chattbottar och LLM-funktioner, och sätter tydliga släppkriterier.

Diskutera ditt projektDiskutera AI-utvärdering

Vem behöver AI-utvärdering

Din AI-funktion ser bra ut i en demo, men ingen kan ännu säga hur den beter sig vid verkliga frågor, fientliga indata och saknade data, eller om nästa modell- eller promptändring gör den sämre.

  • Team som står i begrepp att placera en chatbot eller assistent framför kunder
  • Produktägare som byter modell, leverantör eller prompter och behöver en jämförelse före och efter
  • Företag som låter en agent läsa interna register eller utlösa åtgärder i andra system

Hur varje beteende utvärderas

Illustrativ plan för en kundvänd assistent; metoderna skiftar med ert användningsfall och era risker.

Automatiserade utvärderingarExpertgranskningRed-team-testningProduktionssignaler
SvarsnoggrannhetPrimär metodPrimär metodAnvänds sällan härStödjande eller stickprov
Förankring och källhänvisningarPrimär metodStödjande eller stickprovAnvänds sällan härStödjande eller stickprov
BehörighetsgränserStödjande eller stickprovPrimär metodPrimär metodStödjande eller stickprov
PromptinjektionStödjande eller stickprovStödjande eller stickprovPrimär metodStödjande eller stickprov
Avslag och reservlösningarPrimär metodStödjande eller stickprovStödjande eller stickprovPrimär metod
  • Primär metod
  • Stödjande eller stickprov
  • Används sällan här

Att testa AI-funktioner är ett annat jobb

En chattbot kan klara varje funktionellt test och ändå ge ett självsäkert felaktigt svar, avslöja data den inte borde, eller följa instruktioner gömda i en uppladdad fil. AI-funktioner behöver sin egen utvärdering: dataset med verkliga och svåra fall, kontroller av svarskvalitet och förankring, verktygs- och databehörigheter, exponering för prompt-injektion, felhantering och regressionskontroller närhelst en modell eller prompt ändras. Det skiljer sig från att testa en vanlig app som AI hjälpte till att bygga, vilket täcks av Software QA & Testing.

AI hjälper till att bedöma i stor skala; experter sätter ribban

Hur AI hjälper till

  • Genererar variationer av verkliga användarfrågor som du godkänner, inklusive omskrivningar, gränsfall och motståndardata.
  • Bedömer stora batcher av svar med modellbaserad poängsättning, kalibrerad mot svar märkta av experter.
  • Grupperar fel efter orsak, såsom saknad kontext, ett felaktigt verktygsanrop eller en ignorerad instruktion.
  • Jämför körningar över modell-, prompt- eller hämtningsändringar och flaggar var beteendet blev sämre.

Vad våra experter ansvarar för

  • Experter definierar vad ett korrekt, säkert och användbart svar är, tillsammans med dina domänspecialister.
  • Modellbaserade bedömningar stickprovskontrolleras av människor, och en bedömare som inte håller med experter korrigeras eller slopas.
  • Människor beslutar vilka verktyg och data en agent får använda, och var en människa måste godkänna eller ta över.
  • Släppkriterier och go/no-go-beslutet stannar hos ditt team och vårt, inte hos en poäng ensam.

Vad du får

Utvärdering som du kan köra om vid varje ändring

  • Utvärderingsdataset

    Verkliga och syntetiska fall märkta med förväntat beteende: vanliga frågor, gränsfall, förfrågningar utanför omfång och tidigare fel.

  • Svarskvalitet och förankring

    Precision, relevans och ton, och huruvida svar stöds av dina källor, med citat kontrollerade och hallucinationer flaggade.

  • Tester av verktygs- och databehörigheter

    Vad en agent kan läsa, ändra eller utlösa, testat mot minsta privilegium, godkännandepunkter och vägarna för mänskligt övertagande.

  • Exponering för prompt-injektion

    Direkt och indirekt injektion genom meddelanden, uppladdade filer, webbsidor och hämtade dokument, graderad efter vad en angripare skulle kunna nå.

  • Felhantering och reservlösningar

    Beteende när modellen får timeout, en leverantör är nere, hämtningen inte hittar något eller tillförlitligheten är låg: reservlösningar, tydliga meddelanden, överlämning till människor.

  • Regressionskontroller och släppkriterier

    Automatiserade utvärderingar som körs om när modeller, prompter eller data ändras, med överenskomna kriterier som avgör om en ändring skeppas.

Hur en AI-utvärdering körs

  1. 01

    Definiera bra beteende

    Kom överens om användningsfall, risker, kvalitetskriterier och behörigheter med ditt team och domänexperter, och samla in verkliga exempel som du tillåter oss att använda.

  2. 02

    Bygg datasetet

    Sätt samman och märk utvärderingsfall, inklusive svåra och motståndarbetonade, och sätt släppkriterierna varje ändring måste uppfylla.

  3. 03

    Utvärdera och sondera

    Kör automatiserade utvärderingar med expertgranskning, red-team-behörigheter och prompt-injektion, och spåra fel till prompter, hämtning, verktyg eller modellen.

  4. 04

    Grinda och övervaka

    Lägg till utvärderingar i din släppprocess, rapportera resultat med rekommenderade åtgärder, och håll datasetet aktuellt när produkten ändras.

Två sätt att arbeta med AI-verktyg

AI hjälper till att ta fram utkast till tester och undersöka defekter. Välj var den får bearbeta er kod och testdata.

Osäker? Vi rekommenderar ett under avgränsningen. Jämför AI-leveransalternativ

Typiska utvärderingsförfrågningar

Typiska scenarier vi omfattar, inte kundfallstudier.

  • Hjälpcenterassistent inför offentlig lansering

    Ett team vill ha en assistent som svarar utifrån sina hjälpartiklar. Vi omvandlar verkliga supportfrågor till en märkt uppsättning, betygsätter svar och källhänvisningar, lägger till fall utanför omfattning och fientliga fall och enas om släppkriterier före lansering.

  • Flytta en funktion till en billigare modell

    En produktägare vill byta en funktion till en billigare modell eller leverantör. Vi kör samma utvärderingsuppsättning på båda, visar var svaren blir bättre eller sämre och hur latensen förändras, och lämnar beslutet till dem.

  • En agent som kan ändra register

    Ett företag låter en intern agent uppdatera ordrar. Vi red-teamar dess verktygsbehörigheter och godkännandepunkter, planterar instruktioner i dokument den läser för att testa indirekt injektion, och rekommenderar var en person måste godkänna innan den agerar.

Var AI-utvärdering slutar

  • Att ändra prompter, hämtning eller själva modellen ingår inte i utvärderingen; vi rekommenderar åtgärder, och ert team gör dem eller så omfångsbestämmer vi dem under LLM Integration.
  • Attacker mot servrarna, API:erna och molnkontot bakom funktionen hör till Penetration Testing; här undersöker vi modellens instruktioner, verktyg och dataåtkomst.
  • Latens, hastighetsgränser och modellkostnader vid toppbelastning mäts i Performance Testing.
  • Juridiskt eller regulatoriskt godkännande av er AI-användning ingår inte; resultaten är underlag för er egen risk- och efterlevnadsgranskning.

Hur AI-utvärdering kopplas till design, QA och drift

  • Design: övervakning som människor kan använda

    Designers formar hur användare ser källor, osäkerhet och fel, och hur din personal granskar, korrigerar eller tar över från en agent.

  • QA: resten av produkten också

    Software QA täcker appen runt AI:n, såsom inloggning, betalningar, roller och integrationer, testad mot krav som vilket släpp som helst.

  • Drift: kvalitet i produktion

    Produktionsloggar, användarfeedback, latens och kostnad matar övervakning och nya utvärderingsfall, med varningar när kvaliteten börjar driva.

  • Löpande: omvärdera varje ändring

    Modelluppgraderingar, promptändringar och nya datakällor utvärderas före släpp, som en del av AI-drift överenskommen med dig.

FAQ

Vanliga frågor

Hur skiljer sig detta från att testa en app som AI hjälpte till att bygga?

En app skriven med AI-kodningsverktyg beter sig fortfarande som vanlig programvara, så Software QA & Testing täcker den. AI-utvärdering är för produkter där en modell genererar svar eller vidtar åtgärder vid körning. Utdata varierar, så vi mäter kvalitet över många fall, testar behörigheter och planerar för fel. Många produkter behöver bådadera, och vi avgränsar dem tillsammans.

Vilka modeller och AI-stackar kan ni utvärdera?

Funktioner byggda på hostade modeller såsom OpenAI eller Claude, open-weight-modeller såsom Llama eller Mistral, hämtningspipelines och agentramverk. Metoden beror inte på leverantören, så du kan också använda den för att jämföra modeller eller leverantörer på dina egna fall.

Kan utvärdering hindra AI:n från att någonsin ha fel?

Nej. Modeller kan fortfarande göra misstag. Utvärdering visar var och hur de fallerar, så att du kan sätta släppkriterier, lägga till skyddsräcken och reservlösningar, designa mänsklig granskning där fel är kostsamma, och snabbt märka när kvaliteten ändras.

Var behandlas våra prompter, loggar och utvärderingsdata?

Din funktions egna modellanrop går till den leverantör du redan använder. AI-verktyg vi använder i arbetet, såsom modellbaserad bedömning, körs inom den gräns du väljer: Privat / Lokal AI-utveckling på infrastruktur du kontrollerar, eller Claude Code / OpenAI Codex-utveckling under överenskomna villkor för datahantering. Personuppgifter i loggar maskeras före användning, enligt överenskommelse med dig.

Relaterad läsning

  • Artificiell intelligens

    Minska svar utan stöd i RAG-applikationer

    Hur hämtningskvalitet, dokumentbehörigheter, bevis och utvärdering kan minska svar utan stöd – och var en kunskapsassistent fortfarande behöver gränser.

Se hur din AI beter sig innan du skeppar den

Berätta för oss vad din AI-funktion gör, vilken modell den använder och vad som oroar dig. Vi föreslår en utvärderingsplan och släppkriterier.

Diskutera ditt projektPlanera en AI-utvärdering