+7 (495) 147-04-32
Разработка приложений | LighTech
Главная
/
Услуги
/
Тестирование систем ИИ

Тестирование AI-решений, ML и LLM моделей

Опытная команда QA-инженеров и AI-тестировщиков

  • Проверка качества работы AI-моделей в реальных пользовательских сценариях
  • Тестирование корректности ответов, логики принятия решений и устойчивости модели
  • Анализ качества данных, точности прогнозов и релевантности результатов
  • Проверка AI-систем на граничных, негативных и нестандартных запросах
  • Оценка безопасности, этичности и соответствия нормативным требованиям
  • Ручное и автоматизированное тестирование AI-приложений, API и интеграций
  • Отчётность с рекомендациями по повышению качества и надёжности решения
Обсудить проект
50+
реализованных проектов
5,7%
текучесть кадров
до 28%
экономия бюджета на разработке

Плюсы тестирования моделей AI и LLM

Для владельца бизнеса
Для владельца бизнеса
  • Снижение рисков ошибок и некорректных решений AI-систем
  • Защита репутации компании за счёт стабильной работы моделей
  • Контроль качества ответов и прогнозов до выхода в продакшен
  • Соответствие требованиям безопасности, конфиденциальности и регуляторов


Узнайте стоимость и сроки тестирования AI, ML, LLM моделей

Получить КП
Для владельца продукта
Для владельца продукта
  • Повышение качества пользовательского опыта при работе с AI
  • Выявление галлюцинаций, неточных ответов и логических ошибок модели
  • Улучшение точности, релевантности и предсказуемости результатов
  • Снижение затрат на исправление проблем после запуска продукта


Заказать тестирование ИИ

Запросить план тестирования
Для технических специалистов
Для технических специалистов
  • Комплексная проверка моделей, данных, API и интеграций
  • Тестирование граничных, негативных и нестандартных сценариев использования
  • Автоматизация проверки качества ответов и поведения моделей
  • Масштабируемый процесс контроля качества для новых версий AI-систем



Запустить онбординг

Запросить CV

Команда LighTech

Проектные менеджеры
Продакт-менеджеры
DevOps-инженеры
Архитекторы
Frontend-разработчики
Backend-разработчики
Мобильные разработчики
Flutter-разработчики
iOS-разработчики
Android-разработчики
QA-инженеры
UX/UI-специалисты
Scrum-мастера
Аналитики
Дизайнеры
Маркетологи
Копирайтеры
Узнать больше о команде

Расскажите нам о своей AI-системе

Поможем оценить качество и надежность AI/ML/LLM-решения, определим потенциальные риски, подготовим стратегию тестирования и рассчитаем сроки и стоимость работ.
Обсудить проект
Разработка приложений | LighTech

Наши преимущества

Scrum.org сертификация
Scrum.org сертификация

Наша команда сертифицирована по международным стандартам Scrum.org. Мы применяем лучшие практики гибкой разработки для вашего бизнеса.

Open-Source подход
Open-Source подход

Активное участие в open-source проектах позволяет создавать надежные решения с использованием проверенных технологий и идти в ногу со временем. 

Компонентный подход
Компонентный подход

Наши решения создаются из готовых протестированных компонентов. Это ускоряет разработку и масштабирование, а также сделает проще дальнейшую поддержку.

Сработанные команды
Сработанные команды

Наши специалисты с большим опытом совместной работы гарантируют эффективность, слаженность действий и качество конечного продукта.

Опыт разработки BPMS, CRM, Highload
Опыт разработки BPMS, CRM, Highload

Мы не новички в сложных проектах. У нас богатый опыт в создании BPMS, CRM и высоконагруженных систем.

Аккредитованная IT-компания
Аккредитованная IT-компания

Подтверждённая профессиональная квалификация, надежность и соблюдение передовых отраслевых стандартов.

Технологический стек

Мы поможем создать для вас решение, которое будет отвечать задачам вашего бизнеса. Наша команда использует проверенные и актуальные инструменты, разрабатывает цифровые продукты для стабильной и эффективной работы на долгие годы. 

Go
Компилируемый язык программирования с простым синтаксисом, ориентированный на высокую производительность и параллельные вычисления
Python
Мощный и гибкий язык программирования, обеспечивающий быструю разработку и высокую производительность. Идеален для создания сложной бизнес-логики и обработки больших объемов данных
RDBMS
Система управления реляционными базами данных, позволяющая хранить и обрабатывать данные в виде связанных таблиц
AWS
Облачная платформа Amazon, предоставляющая широкий спектр сервисов для вычислений, хранения данных и разработки приложений
Celery
Асинхронная очередь задач для Python, позволяющая выполнять отложенные операции и распределять нагрузку
Docker
Платформа для упаковки, распространения и запуска приложений в изолированных контейнерах
Django
Высокоуровневый Python-фреймворк для быстрой разработки безопасных и масштабируемых веб-приложений
DRF
Django REST Framework, расширение Django для создания API с поддержкой REST архитектуры
FastAPI
Современный Python-фреймворк для построения высокопроизводительных API с автоматической документацией
React
Библиотека для разработки интерактивных пользовательских интерфейсов. Позволяет создавать быстрые и масштабируемые веб-приложения с отличной производительностью
Angular
Прогрессивный фреймворк для создания динамичных и отзывчивых пользовательских интерфейсов. Гарантирует плавную работу вашего портала на любых устройствах
Vue
Прогрессивный JavaScript-фреймворк для создания пользовательских интерфейсов с реактивной системой обновления данных
Next.js
React-фреймворк с поддержкой серверного рендеринга для создания оптимизированных веб-приложений
Nuxt
Фреймворк для Vue.js, упрощающий разработку универсальных и статически генерируемых приложений
Dart
Объектно-ориентированный язык программирования от Google, используемый для разработки мобильных, веб и настольных приложений
Flutter
Мощный фреймворк для быстрой и эффективной разработки, идеально подходящий для создания кроссплатформенных приложений. Он обеспечивает высокую производительность и гибкость, позволяет эффективно реализовывать сложную бизнес-логику и обеспечивает высокое качество пользовательских интерфейсов
Clean Architecture
Архитектурный подход к разработке программного обеспечения, фокусирующийся на разделении ответственности и независимости от внешних фреймворков
Swift
Современный язык программирования от Apple для разработки приложений под iOS, macOS и другие платформы компании
Kotlin
Статически типизированный язык программирования от JetBrains, совместимый с Java, используемый для разработки Android-приложений и серверных систем

Нам доверяют

Газпром
Магнит Аптека
МТС
Самолет
Bayer
Respect
Bronevik
Stabilafonder
X5Group
АТБ
W
Lean Apps

Этапы тестирования AI, ML, LLM систем

1

Анализ AI-системы и подготовка стратегии

Изучаем архитектуру решения, используемые модели, источники данных, сценарии использования и бизнес-требования. Определяем критерии качества, подготавливаем тестовые наборы данных и формируем план тестирования.

2

Разработка тестовых сценариев

Создаем сценарии для проверки корректности работы модели, качества ответов, устойчивости к ошибочным и нестандартным запросам. Подготавливаем автоматизированные проверки для регулярного контроля качества.

3

Комплексное тестирование модели

Проверяем точность, релевантность и стабильность результатов. Тестируем AI-систему на позитивных, негативных и граничных сценариях, анализируем работу интеграций, API и связанных сервисов.

4

Анализ результатов и рекомендации

Формируем подробный отчёт по выявленным проблемам, рискам и ограничениям модели. Предоставляем рекомендации по улучшению качества ответов, безопасности, производительности и надежности AI-решения.

Что такое тестирование AI/ML/LLM-решений?

Тестирование AI/ML/LLM-систем — это комплексная проверка качества работы искусственного интеллекта после обучения и интеграции в продукт. Его задача — убедиться, что модель работает корректно, стабильно и безопасно в реальных условиях эксплуатации.

В отличие от классического тестирования программного обеспечения, здесь оценивается не только работоспособность функций, но и качество результатов, которые генерирует или прогнозирует модель.

Во время тестирования проверяется:

  • Насколько точны, релевантны и полезны ответы модели.
  • Корректно ли AI обрабатывает различные типы данных и запросов.
  • Как система ведёт себя при нестандартных, неоднозначных и ошибочных сценариях.
  • Насколько устойчиво решение работает под нагрузкой и при масштабировании.
  • Соответствует ли система требованиям безопасности, этичности и нормативного регулирования.
  • Корректно ли взаимодействуют модель, API, базы данных и внешние сервисы.

Помимо тестирования качества модели, важно проводить проверки производительности, надёжности и пользовательского опыта. Такие тесты позволяют оценить скорость генерации ответов, устойчивость под нагрузкой, удобство взаимодействия с AI-функциями и готовность системы к работе в реальной среде.

Заказать тестирование AI-модели

Обсудить проект
Разработка приложений | LighTech

Частые вопросы

Что включает тестирование AI/ML/LLM-решений?
Чем отличается тестирование AI от классического тестирования ПО?
Можно ли автоматизировать тестирование AI-моделей?
Нужно ли тестировать AI-решение перед запуском MVP?
Как часто необходимо проводить тестирование AI-модели?

Наш блог

Проекты, которые мы реализовали

Что вы получите после завершения проекта

Получить артефакты с проекта
Открыть
Стабильный AI-продукт
Стабильный AI-продукт
Набор тестовой документации
Набор тестовой документации
Закрывающие документы
Закрывающие документы
Гибкая среда для запуска тестов
Гибкая среда для запуска тестов
Поддержка
Поддержка
Обсудить проект
Имя
Связаться
Сообщение
Прикрепить файл +
Запрос на получение файлов
Имя
Отправить файлы
Сообщение
Спасибо!
Ваша заявка отправлена
После обработки наш менеджер свяжется с вами