Находите регрессии чат-бота до релиза
Находите регрессии чат-бота до релиза с Argus AI: практичный, локальный подход для команд в Азербайджане.
Автоматизированный поиск регрессий в чат-ботах
Argus AI предлагает специализированный движок для глубокого тестирования чат-ботов, который является частью комплексной self-hosted платформы. Система разделяет общие ресурсы с модулями QA и пентестинга, используя единый слой моделей, хранилище учетных данных и реестр затрат. Это позволяет командам выявлять критические ошибки и регрессии в контролируемой среде, имитируя взаимодействие тысяч синтетических пользователей с уникальными ролями, целями и уровнями знаний, прежде чем продукт попадет к реальным клиентам. Особое внимание уделяется проверке устойчивости системы через состязательные сценарии: от имитации фрустрации и манипуляций до сложного переключения между азербайджанским и русским языками (code-switching). Благодаря использованию нативного LLM-судьи и black-box подхода через стандартные коннекторы, Argus AI оценивает именно тот пользовательский опыт, с которым сталкивается клиент, обеспечивая объективный анализ точности, безопасности и соответствия корпоративным политикам.
Преимущества системного тестирования
Предотвращение релиза критических ошибок за счет имитации тысяч реалистичных пользовательских сценариев
Повышение устойчивости к атакам через проверку промпт-инъекций, манипуляций и противоречивого поведения
Высокоточная лингвистическая оценка ответов на азербайджанском и русском языках с помощью нативного LLM-судьи
Гарантия стабильности продукта с помощью регрессионных наборов, подтверждающих исправление прошлых ошибок
Безопасное проведение нагрузочных тестов благодаря встроенным ограничениям конкурентности запросов
Формирование прозрачных записей о качестве и расчет балла готовности (readiness score) для принятия решений
Технологические возможности платформы
Синтетические пользователи
Генерация тысяч профилей с уникальными ролями, целями, стилями общения и уровнем знаний для имитации реального трафика.
Состязательные сценарии
Тестирование через «сложных» пользователей: имитация фрустрации, противоречий, попыток манипуляции и переключения между AZ и RU.
Локальный LLM-судья
Специализированная модель, нативная для азербайджанского языка, оценивает точность, тон, формальность, безопасность и соответствие правилам.
Black-box тестирование
Взаимодействие с ассистентом через коннекторы (REST, Dify, Kommunicate или браузер), что позволяет тестировать систему именно так, как её видит клиент.
Гибкие ожидания
Ожидаемое поведение формируется на основе ваших документов и политик, при этом человек всегда может пересмотреть вердикт системы.
Механика процесса проверки
Часто задаваемые вопросы
Является ли балл готовности окончательным критерием для релиза?
Балл готовности служит важным сигналом, но не является жестким блокирующим фильтром, так как на данный момент нет опубликованных измерений согласованности судьи с человеческими рецензентами.
Не перегрузит ли тестирование мой чат-бот?
Нет, в системе установлено ограничение на количество одновременных запросов к одному ассистенту, чтобы тестирование не превратилось в атаку на сервис.
Как обеспечивается повторяемость результатов?
Каждый запуск фиксирует конфигурацию оценщика в момент старта, поэтому результаты не изменятся при последующем изменении модели оценки.
Как формируются критерии «правильного» ответа?
Ожидаемое поведение выводится из загруженных документов с политиками и знаниями. При этом система предлагает вариант ожидания, который человек всегда может пересмотреть или изменить.
Что именно оценивает LLM-судья при проверке?
Нативный азербайджанский судья анализирует ответы по пяти ключевым параметрам: точность информации, тон общения, уровень формальности, соблюдение комплаенса и общая безопасность.
Обезопасьте свой релиз с Argus AI
Начните находить регрессии и уязвимости вашего чат-бота до того, как их заметит пользователь.
Запросить демо