Диагностика надежности RAG

Найдите неверные ответы ИИ до того, как их увидят клиенты.

Мы проводим стресс-тестирование вашего RAG-ассистента сложными вопросами клиентов, отсутствующими фактами и враждебными промптами, чтобы вы знали слабые места до запуска.

Заказать диагностику Технические детали
Ошибки становятся очевидными. Мы выявляем скрытые галлюцинации, нехватку источников, устаревшие данные и ложную уверенность ИИ.
Правила отбора фактов становятся строже. Нечеткие ответы превращаются в правила отбора контекста, условия отказа и сценарии эскалации.
Вы получаете четкий план действий. Результатом является не абстрактный отчет, а приоритизированная карта сбоев, рисков и конкретных шагов исправления.

Что мы проверяем на прочность.

Голословные обещанияУтверждения о ценах, гарантиях, юридических или рабочих аспектах без четкого подтверждения источником.
Пробелы в поиске знанийАссистент выбирает не тот документ, товар, регламент или пропускает важное исключение.
Атаки на промпты и запутываниеПопытки сбить ИИ с толку странными, агрессивными, неполными или противоречивыми сообщениями.

Что вы получаете на руки.

Классификация уязвимостейТочный перечень типов сбоев в ответах ИИ с указанием их причин.
Безопасные правила ответовРегламент: когда ИИ должен ответить, задать вопрос, отказаться от ответа или передать чат человеку.
Готовые наборы автотестовСтенд тестов, который можно запускать повторно после любых изменений для контроля качества.
Что проверяется в рамках диагностики надежности RAG? Для технических специалистов, желающих оценить масштаб проверок перед отправкой логов и промптов. Технические детали

Качество поиска знаний

Мы проверяем, насколько точно ассистент извлекает нужные документы, абзацы, товары и правила до генерации ответа.

оценка RAG-систем тестирование поиска знаний аудит векторного поиска привязка к источникам

Поведение ответов ИИ

Мы тестируем, отвечает ли ИИ только при наличии улик, просит ли уточнения и умеет ли корректно отказывать.

тестирование галлюцинаций валидация ответов ИИ защитные шлюзы LLM Тестирование ИИ
Почему обычного тестирования чат-бота недостаточно Проверка пары базовых вопросов не показывает поведение системы при неполных, агрессивных или противоречивых сообщениях реальных клиентов. Технические детали

Стрессовые сценарии

  • Вопросы с отсутствующими деталями модели, артикула, типа услуги или даты.
  • Запросы с психологическим давлением на ИИ ради скидок или обещаний.
  • Попытки обхода системных инструкций (джейлбрейк) и смена роли.
  • Многошаговые диалоги с постепенной потерей контекста.

Проверка бизнес-рисков

  • Неподкрепленные фактами обещания цен или гарантийных условий.
  • Неверные или несовместимые рекомендации товаров и услуг.
  • Опасные советы в случаях, где решение должен принимать человек.
  • Утечка конфиденциальных источников или системного промпта.
Какие данные требуются для первого анализа? Первичную диагностику можно провести без доступов к рабочим базам данных или панелям администратора. Технические детали

Входные данные с низким уровнем доступа

  • От 20 до 100 анонимизированных вопросов клиентов или журналов чатов.
  • Основные файлы FAQ, списки услуг, условия гарантий или регламенты.
  • Действующий системный промпт или правила ответов (если применимо).
  • Примеры ответов ИИ, которые показались вам неверными или опасными.

Выходные результаты диагностики

  • Карта уязвимостей by severity and frequency.
  • Рекомендованные правила отказа, уточнения и передачи человеку.
  • Набор тестов для последующих проверок системы.
  • Пошаговый план по повышению надежности RAG-ассистента.
Предложение диагностики RAG

Обезопасьте вашего ассистента до запуска.

Отправьте нам параметры вашего ассистента или 20 типичных диалогов. Мы вернем предварительную оценку уязвимостей и смету диагностики.

[email protected] На главную