Тестирование AI-функций, особенно тех, что основаны на языковых моделях, требует особого подхода. В отличие от традиционных методов, где результат можно проверить по принципу «ожидание = фактический результат», в случае с AI часто нет единственно правильного ответа. Это создает сложности для тестировщиков, которым необходимо определить, какие свойства ответа важны, и как отделить допустимую вариативность от ошибок.
Одним из решений является создание контракта поведения для AI-функций, который включает набор проверок и критерии pass/fail. В статье рассматривается пример функции суммаризации обращений, где объясняется, как можно сформировать такие критерии и какие аспекты следует учитывать при тестировании. Это позволяет тестировщикам более точно оценивать качество работы AI и выявлять возможные ошибки.
Значимость таких методов тестирования возрастает с увеличением использования AI в различных сферах. Правильное тестирование AI-функций не только повышает качество продуктов, но и способствует более широкому принятию технологий искусственного интеллекта в бизнесе и повседневной жизни.