AI 驅動測試與部署的最佳實踐

2024年對生成式人工智慧（Generative AI）來說是一個重要的年份，但發生了什麼問題呢？答案在於一個常被忽略的步驟——嚴格的測試。根據Gartner的預測，到2025年，30%的生成式AI計畫將會被放棄，這並不令人驚訝。

如果在沒有適當測試的情況下建立生成式AI應用，就像在沒有檢查燃料的情況下發射火箭，這是非常危險且不負責任的。如果你的AI產生了誤導性的信息或洩露了敏感數據，會發生什麼事呢？

這些並不是假設的情境，而是去年造成無數生成式AI計畫失敗的真實問題。從試點轉變為可投入生產的解決方案並不容易。風險很高，走捷徑可能導致結果不如預期、信任受損和投資浪費。然而，2024年告訴我們，跳過徹底測試這個必要步驟是一場任何組織都無法承受的賭注。

在這篇文章中，我們將分析許多生成式AI專案出現問題的原因，更重要的是，如何確保你的專案成功。我們將深入探討真實的案例，強調如幻覺、模型不準確性和安全漏洞等風險。但我們不會止步於此——我們還將指導你如何實際應對這些挑戰。

如果你是AI應用開發者，準備好將過去的教訓轉化為成功的藍圖，那就繼續閱讀。我們將告訴你如何測試、改進和部署生成式AI應用，讓它們不僅能生存，還能蓬勃發展。

讓我們從基本概念開始。

什麼是生成式AI？

生成式AI是一種尖端技術，利用先進的語言模型來創造多樣的輸出，例如文本、代碼，甚至針對特定情境的使用案例。生成式AI在大量數據集上進行訓練，能夠學習人類語言、程式語言、藝術及其他複雜主題。通過識別和理解模式，它可以生成預測、見解和創新解決方案。

例如，在銀行業，生成式AI可以通過生成相關的聊天機器人開發使用案例來簡化創新，成為改變客戶互動的強大工具。

你可能已經對一些領先的生成式AI模型有所了解：

• OpenAI的ChatGPT：以其對話能力聞名，能在廣泛主題上生成類似人類的回應。
• OpenAI的DALL-E：擅長將文本提示轉換為創意和視覺驚人的圖像。
• Google Bard：與Gmail和Google Lens等工具集成，提供上下文感知的高質量文本輸出。

生成式AI持續重塑各行各業，推動創新和效率，並能夠適應和在各種應用中表現出色。

生成式AI與傳統AI的比較

傳統AI需要分析師用大量數據來訓練聊天機器人，涵蓋所有情境。這樣，聊天機器人只能基於訓練數據進行預測。

生成式AI代表了人工智慧的下一代。生成式AI模型在數據集上進行訓練，以學習數據中的基本模式，如結構和關係，使其能夠生成類似於訓練集的新內容。基本上，它更進一步，能夠自行創造全新的內容。

生成式AI在聊天機器人中的應用

傳統聊天機器人通常是使用預定義的規則或程式邏輯建立的。在一些組織中，它們是通過使用實體節點和服務節點等節點來模擬使用案例工作流程。這種方法使得沒有程式設計背景的用戶也能更容易使用。

資源需求：建立傳統聊天機器人通常需要一支資源團隊，包括業務分析師來識別使用案例、開發人員來創建機器人、自然語言處理分析師來微調語言理解，以及質量保證專家來確保質量和準確性。

明確訓練：一旦聊天機器人流程創建完成，模型將使用特定領域的測試數據進行明確訓練，以確保其對用戶輸入提供準確的回應。

示例使用案例：在IT支持領域，傳統聊天機器人可以自動化IT工單系統，有效地路由和優先處理工單，以簡化工作流程。

生成式AI節點

Kore.ai提供了一個強大的“生成式AI節點”功能，使組織能夠充分利用大型語言模型（LLMs）和生成式AI的能力，創造動態的、類人對話體驗。這個創新工具允許你定義特定的實體以進行收集，並建立商業規則來管理它們的使用。XO平台智能地協調這些對話，利用上下文智能確保與企業獨特商業規則的一致性。

此外，你可以設置精確的退出規則，當需要時無縫地將對話轉移到虛擬助手或人類代理，確保客戶體驗的流暢和高效。

了解更多有關如何在你的應用中使用生成式AI節點的信息。

Kore.ai還提供靈活性，可以與自定義LLM進行整合。

通過XO平台與高級AI服務的即插即用整合，你可以快速解鎖LLMs的潛力。除了預配置或默認提示外，你還可以創建針對特定使用案例的自定義提示，確保最佳性能以滿足你的獨特需求。

生成式AI的好處

另一方面，生成式AI聊天機器人的開發被認為比傳統AI建設更為簡化，原因有幾個。

• 預訓練的語言模型，如BERT和RoBERTa，消除了從零開始訓練的需求。
• 個性化：個性化對於保持客戶的參與至關重要，而生成式AI在提供量身定制的回應方面表現出色。
• 簡化的架構和對特定領域知識的需求減少，有助於更快的開發和部署。
• 生成式AI可以通過快速生成使用案例、代碼和預期輸出數據來加快開發，這些都是基於功能描述和用戶輸入。
• 此外，生成式AI聊天機器人可以在較小的數據集上進行訓練，使其更具可擴展性，並需要較少的維護，從而提供更高效和更具成本效益的解決方案。在產品經常變更需求的情況下，生成式AI可以通過自動更新測試腳本來適應，減輕腳本維護的挑戰。
• 持續學習：生成式AI的持續學習能力提高了測試覆蓋率，提升了質量保證的效率。

總體而言，這些優勢使得生成式AI聊天機器人的開發可以在幾週或幾個月內完成，成本更低，開發時間和資源需求也比傳統AI系統少。例如，在IT領域，生成式AI聊天機器人可以創建一個知識庫，回答常見的IT相關問題。

Kore.ai提供了一種混合方法，某些領域內的使用案例可以利用傳統AI方法（使用節點），而其他則可以利用生成式AI方法，使用生成式AI節點。

點擊 這裡 獲取更多信息。

生成式AI的部署與AI驅動的測試 – 如何開始？

生成式AI的方法是否應用於所有情境？答案是“否”。

人們常常誤解生成式AI應該應用於所有情境，但這並不總是必要的。決策應根據任務要求、可用資源和期望結果來指導。在某些情況下，利用生成式AI和傳統AI的混合方法可能是最有效的解決方案。

傳統AI的使用案例：預測分析、異常檢測或分類任務，這些情境中存在明確的規則和模式，都是可以有效利用傳統AI的場景。

示例1：疾病風險預測（醫療領域）在醫療保健中，傳統AI模型用於預測糖尿病或心臟病等疾病的風險。該模型分析結構化的病人數據，包括年齡、體重、病史、血壓和膽固醇水平，為醫生提供早期干預的寶貴見解。

示例2：員工績效評估（人力資源領域）在HR系統中，傳統AI分析員工績效數據，如關鍵績效指標（KPIs）、反饋分數、出勤率和項目完成率。

生成式AI在測試中的限制

雖然生成式AI為軟體開發和AI驅動的測試提供了顯著的好處，但其實施也面臨幾個挑戰。了解這些挑戰對於充分發揮其潛力並確保無縫整合至關重要。

主要挑戰

• 可用的模型有很多，選擇適合你需求的模型需要進行基準測試。

基準測試過程

讓我們談談一個使用案例的基準測試過程。

使用案例：零售領域的客戶評論情感分析。

• 定義目標：預測客戶評論的情感（正面、負面、中立）。
• 選擇指標：選擇相關指標來評估模型的表現。選擇的指標包括準確率、精確率、召回率和F1分數。
• 數據準備：收集標記的數據，即數據庫中的客戶評論。這些數據將進行預處理/清理，以去除停用詞、噪聲詞等，以保留重要的標記。然後將數據分為訓練集、驗證集和測試集。
• 訓練模型：從基線模型開始（例如，邏輯回歸）。訓練變壓器模型（BERT、RoBERTa、DistilBERT）。
• 超參數如溫度、丟棄率等需要調整，以獲得所需的回應。通過查看指標（準確率、精確率、召回率）來評估性能。將變壓器模型的結果與基線模型進行基準比較。
• 分析結果：如果性能不佳，考慮通過額外的評論來增強訓練數據集。模型集成：如果需要，結合多個模型以通過平均其輸出來改善預測。微調：微調超參數並重新訓練，確保防止過擬合。

監控

在部署模型後，使用實際數據跟踪其性能。定期用新數據重新訓練模型，以確保其保持最新並隨時間持續表現良好。測試需要多次進行，直到通過評估回應/結果達到最佳超參數設置。

生成式AI需要高質量、相關且多樣化的數據來學習並生成準確的結果。如果數據質量差，則回應將不準確。

例如：在HR領域，考慮一個案例，生成式AI需要挑選具有特定技能的應聘者。如果模型未經多樣化的簡歷格式訓練，則可能導致不準確的結果，選擇到不合格的候選人，而優秀人才可能被忽視。

或者，如果訓練在質量差的簡歷上（例如，格式不完整或不一致的簡歷），AI可能會誤解候選人的技能或經驗。

數據安全與隱私

由於生成式AI依賴於數據集進行學習，因此存在敏感數據洩露的風險。這將導致安全漏洞和潛在的資訊濫用。

例如：如果零售商使用生成式AI來創建個性化的購物體驗，他們需要確保客戶數據（如購買習慣、偏好或支付信息）得到安全處理。一次洩露可能會暴露敏感數據，客戶可能會完全失去對零售商的信任。也就是說，如果AI模型從購買歷史中學習並不小心洩露這些信息給第三方，零售商可能面臨法律和聲譽的後果。

錯誤回應分析

由於生成式AI的學習過程複雜，理解和解釋模型錯誤回應的原因變得困難。

如果提示構建得不夠緊密，生成式AI很容易失去方向，自信地給出錯誤的回應。

以下是一個來自零售領域的示例，幫助你更好地理解這種情況：

以上示例顯示了模型如何對於提示構建不緊密的用戶查詢（示例1）和明確定義的提示（示例2）做出回應。零售商希望確保機器人推廣自己的品牌和產品，而不是推薦競爭對手。

如果生成式AI在偏見數據上進行訓練，則可能會延續現有的偏見和歧視，導致不公平的結果。

例如，如果零售商的AI主要在男性顧客的服裝購買上進行訓練，它可能會不公平地向所有人推薦牛仔褲和運動鞋，即使是那些更喜歡裙子或配飾的顧客。這種偏見導致不公平的推薦。為了解決這個問題，AI需要更多多樣化的數據，以確保為所有顧客提供公平和相關的建議，無論性別或偏好如何。

生成式AI模型可能需要大量的計算資源和數據存儲，這使得它們難以擴展。

生成式AI提示

正如許多人所知，生成式AI模型是通過提示進行評估的。提示是提供給生成式AI的具體指令，以設置適當的上下文，使其能夠以最高的準確性達成所需的結果。

有多個模型可供選擇，包括GPT-3.5、GPT-4、Mistral、Anthropic等。

讓我們考慮一個示例：

以下是一個與AI研究助手的對話。助手的語氣是技術性和科學性的。

提示

AI回應

人類：

你能告訴我黑洞的形成嗎？

AI：

當然！黑洞是通過一個稱為引力崩潰的過程形成的，通常發生在一顆大質量恆星生命週期的結尾。

以下是簡要說明：

大質量恆星的形成：黑洞通常源自質量是太陽幾倍的巨大恆星。在它們的生命中，這些恆星經歷核融合，氫原子融合形成氦和更重的元素。

核融合和恆星演化：核融合產生的熱量和輻射產生向外的壓力……

 [省略]

以上回應相當技術性，不是嗎？讓我們重新表述提示，以生成更簡單的答案，讓小學生也能理解。

以下是一個與AI研究助手的對話。助手的回答應該簡單易懂，即使是小學生也能理解。

提示

AI回應

人類：你能告訴我黑洞的形成嗎？

AI：

當然！黑洞就像太空中的超強漩渦。當一顆巨大的恆星耗盡燃料並在自身重力下崩潰時，就會形成黑洞。就像把東西壓縮到一個小點，這個小點有超強的重力，能把所有東西，包括光，都吸進去。因此，我們無法直接看到黑洞，但我們可以看到它們如何影響周圍的事物，比如恆星在它們周圍旋轉。就像一個巨大的宇宙吸塵器一樣！

這樣，你可以根據需要進行微調，以生成適合你需求的上下文（如果需要的話還可以附上示例）。因此，提示工程在生成式AI中非常重要。

建立有效提示的步驟

要為生成式AI在測試中創建有效的提示：

• 清晰定義任務或目標，並提供精確的指示。
• 指定任何限制條件，例如格式、長度或輸出數量。
• 如有需要，提供示例以清晰說明期望。
• 包括退出規則，以便無縫過渡。
• 迭代測試提示，根據模型的回應進行微調，以確保準確性和相關性。

注意：同一組指示在多個模型中可能不會產生相同的結果。因此，徹底測試並根據需要進行微調是至關重要的。

Kore.ai的流程AI

Kore.ai開發的流程AI是一個尖端平台，旨在輕鬆構建基於LLM的AI代理。它提供直觀的工具，快速創建生成式AI代理，並無縫整合到現有系統和工作流程中。

使用這個平台，你不需要成為AI專家——其拖放界面、預建的AI模型和用戶友好的工具簡化了自定義AI代理的創建和部署。該平台支持開源和商業AI模型，提供靈活的微調選項。此外，它還支持鏈接工作流程和實施防護措施，而無需任何編碼。一旦你的AI代理準備就緒，通過API進行部署非常簡單。

流程AI中的防護措施

防護措施 是此平台中的一個功能，提供安全措施，確保來自大型語言模型（LLMs）的AI生成回應是適當的，並符合標準。你可以在流程AI中部署各種防護模型，並使用它們來掃描輸入或提示和輸出結果。這些掃描器確保負責任的AI互動，同時生成回應。

推薦閱讀： 負責任AI框架

測試生成式AI

為了克服限制，對生成式AI進行測試是必要的。

數據安全與隱私

在訓練模型時，確保刪除或掩蓋敏感數據是非常重要的。

由於訓練數據可能會非常龐大，團隊應測試以提取生成式AI中可能意外納入的敏感數據。

例如：在IT領域，用戶的發言可能如下：

發言：“嘿，我的筆記本電腦出現了問題。最近變得很慢，我覺得可能是網絡問題。你能幫我儘快解決嗎？我的員工ID是EMP1234。”

在上述示例中，重要的是在訓練模型之前掩蓋員工ID。

減輕策略：優先考慮數據加密。此外，在處理私人信息時，應採取步驟以獲得最終用戶的知情同意。

注意，AI可能會被操縱以洩露個人用戶信息，如地址或電話號碼，甚至更敏感的數據，如密碼。

構建提示時，必須提供具體的明確指示。不正確的提示構建會導致信息溢出。提示應徹底測試，並應包括邊緣案例。

退出規則：使用的提示應有精確的指示，說明何時應退出特定對話。這將避免循環、不必要的冗長回應、重複等。

例如，讓我們考慮旅遊領域：

提示

提示類別

原因

“請提供你的全名、旅行日期、目的地、返回日期、首選航班等級、是否需要行李，以及任何特殊要求，如餐飲偏好。”

提示溢出

該提示要求一次提供許多細節，可能會使用戶感到困惑或不知所措。

提示可以重新表述為“你要去哪裡旅行，什麼時候想出發？”

這個簡單的提示專注於開始對話時最重要的細節。一旦用戶提供這些信息，聊天機器人可以邏輯性地詢問更多細節。

提示的穩健性是測試中至關重要的方面，特別是對於生成式AI模型。評估模型如何對用戶輸入的輕微變化做出反應，包括噪聲或拼寫錯誤或短語變化，是非常重要的。

以下是一個示例：

 

未經授權的承諾

為了避免公司面臨法律和聲譽風險，確保AI準確地代表公司並不提供誤導性信息（如折扣、價格或服務等）是至關重要的。

讓我們從零售領域選擇一個示例：

風險回應：

客戶：“我能獲得什麼折扣？”

AI：“今天所有產品都享有50%的折扣！”

受控回應：

客戶：“我能獲得什麼折扣？”

AI：“有關當前促銷，請查看我們的網站或與銷售代表交談。我可以提供一般產品信息。”

測試生成式AI以評估語氣至關重要。主要目標是評估AI的語氣和語言，以確保其始終以尊重、體貼和專業的方式進行交流，避免任何可能被視為攻擊性、輕視或傲慢的回應。

場景：AI聊天機器人客戶互動

不當語氣示例：

語氣

客戶

AI

輕視

“天啊！我在使用我的產品時遇到問題。”

“好吧。看看手冊。”

機械化且無幫助

“你能幫我退款嗎？”

“我不明白。你能再說一遍嗎？”

專業且有同理心

“我在使用我的產品時遇到問題。”

“我很抱歉你遇到困難。讓我幫你排查問題並找到解決方案。”

為了保護系統的安全性和完整性，評估AI對外部工具和API的訪問權限至關重要，識別可能導致數據操縱或刪除的潛在漏洞。通過模擬現實場景並評估AI的權限，測試人員可以確保系統的防禦措施穩健有效，能夠防止未經授權的行為。

電子商務或雲服務是一些面臨數據操縱潛在風險的例子。

外部生成式AI模型升級

升級外部生成式AI模型是不可避免的必要性，因此，進行徹底的回歸測試以驗證更新不會引入新問題或干擾現有功能至關重要。

推薦閱讀：掌握聊天機器人測試：逐步指南

生成式AI在測試中的應用 – 導航策略

自動化測試框架

實施穩健的測試框架對於高效的測試和部署至關重要。由於生成式AI的回應是動態的而非靜態文本，傳統的測試方法將無法滿足需求。一種有效的自動化策略是比較生成的生成式AI回應的語義意義與預期回應。

以下是一些框架可供探索：

• Karate框架
• Raga的框架

人類的簡單測試

考慮到生成式AI的複雜性，人類參與簡單測試提供了有價值的見解。人類可以運用常識和現實經驗來評估AI的回應是否實用和合理。

持續測試和監控

持續測試和監控對於維持生成式AI模型在部署後的性能至關重要。這涉及建立持續集成和部署（CI/CD）管道，以實時檢測和解決問題。實施持續測試和監控可以：

• 提高模型可靠性
• 減少停機時間
• 增強用戶體驗
• 增加信任：展示對質量和可靠性的承諾，增強用戶和利益相關者的信任。

回滾到穩定模型版本

自動回滾是生成式AI模型部署策略的關鍵組成部分，能夠迅速從部署問題或性能下降中恢復。版本控制系統等技術允許自動回滾到先前的穩定模型版本，最小化對最終用戶和業務運營的影響。

指標

測量虛擬助手的質量對於業務成功至關重要。這些指標應該是信息豐富的、透明的且易於理解。

例如，在銀行領域，指標可以包括：

生成式AI在軟體開發和AI驅動的測試中的應用

生成式AI在各行各業中都有應用，但讓我通過一個示例來演示生成式AI如何對軟體測試有益，幫助測試人員、業務分析師和開發人員。這種支持節省了時間，提高了生產力，並降低了成本。

以下是一步一步的過程：

1. 用戶故事生成

可以利用AI根據給定的需求生成用戶故事，使開發過程更有結構和效率。只需提供高層次的需求，AI就能創建遵循標準格式的明確用戶故事。

2. 測試案例生成

AI驅動的測試案例生成通過使用戶定義測試案例格式，加速了軟體測試，允許AI自動生成全面且多樣的測試場景。通過輸入特定參數，如模組、輸入類型和條件，組織可以快速開發系統化的測試案例，減少手動工作，提高測試效率和覆蓋率。

             

3. 測試案例自動化

AI驅動的Selenium測試案例自動化利用機器學習自動生成全面的測試腳本。

用戶只需向AI提及使用案例，即可生成所需的代碼。此外，它確保開發人員列出所有必要的依賴項，減少設置時間和工作量。

讓我們看看chatGPT如何幫助我們生成自動化腳本：

 

4. 代碼解釋

ChatGPT還解釋代碼，以便於理解。它可以分解複雜邏輯，解釋函數並突出關鍵概念。

通過加速文檔、開發和部署，生成式AI使團隊能夠更高效地工作，從而實現顯著的成本節省。為了充分利用生成式AI的好處，必須解決其限制，釋放其巨大的潛力和變革力量。只要正確利用，生成式AI提供的可能性幾乎是無限的，承諾徹底改變團隊的工作和創新方式。

相關博客：為什麼測試在啟動智能虛擬助手之前至關重要

釋放生成式AI在測試中的力量

生成式AI不僅僅是一個工具；它是一個遊戲改變者。從簡化聊天機器人開發到徹底改變軟體測試，它的影響遍及各行各業。通過正面應對其挑戰並利用其變革能力，企業可以更快創新，提供更好的用戶體驗，並實現更多——同時保持領先於競爭。

準備提升AI驅動的測試？讓我們開始吧！

點擊下方開始，發掘新可能性。

讓我們一起提升你的對話！

開始