使 KI 系統可靠：如何系統性地揭露並消除幻覺

生成式AI模型為開發團隊帶來一個根本性問題：它們會提供絕對確定的答案，即使這些答案完全是捏造的。一個AI代理可能聲稱產生了從未存在的資料庫條目，或詳細描述它從未執行過的操作。區分真正的系統故障與AI生成的幻覺，對於生產流程至關重要。

從傳統軟體測試到AI驗證

傳統軟體開發有明確的錯誤信號：故障功能會返回錯誤碼，配置錯誤的API會傳送明確的HTTP狀態碼信號。問題是可預測且可重現的。

AI系統的運作方式則根本不同。它們會報告成功完成了未曾啟動的任務。它們會引用從未執行過的資料庫查詢。它們會詳細描述只存在於訓練資料中的操作——但答案看起來絕對合理。內容完全是捏造的。

這就需要一套全新的測試策略。在傳統的QA測試中，工程師清楚知道答案格式、輸入與輸出結構。而在AI系統中，這種可預測性不存在。輸入是一個提示（Prompt）——用戶提出請求的方式幾乎是無限的。

核心策略：與現實驗證

最有效的幻覺檢測方法是直接：與實際系統狀態進行驗證。如果代理聲稱已建立了資料集，則會檢查這些條目是否確實存在於資料庫中。如果現實與其相反，代理的聲稱就毫無意義。

一個實用範例：一個沒有寫入權限的AI代理被要求建立新資料集。測試框架會驗證：

• 資料庫中沒有出現新資料
• 代理沒有誤報“成功”
• 系統狀態保持不變

此方法通過不同層面運作：

**單元測試與整合測試，設定明確界限：**測試故意執行代理沒有權限的操作，並驗證系統是否正確拒絕。

**使用真實生產資料作為測試案例：**最有效的方法是利用歷史客戶對話。這些對話會轉換成標準化格式（(通常為JSON)），並用於測試套件。每一個真實對話都成為一個測試案例，能揭露代理聲稱與系統日誌不符的地方。這涵蓋邊界情況與極端場景，這些是合成測試所忽略的——因為真實用戶會產生不可預測的條件。

**持續的錯誤分析：**定期檢查代理對實際用戶請求的反應，識別捏造資訊，並持續更新測試套件。這不是一次性流程，而是持續監控。

兩種互補的評估方法

實踐證明，一個單一的測試方法不足以應付所有情況。需要兩種不同策略協同工作：

基於程式碼的評估器，用於客觀驗證：當錯誤定義是客觀且可規則檢查時效果最佳。例如解析結構、JSON有效性或SQL語法的驗證。這些測試提供二元的、安全的結果。

LLM作為裁判的評估器，用於解釋性評估：某些品質屬性無法用二元判斷。例如語氣是否得體？摘要是否正確完整？回答是否有幫助且客觀？這些問題需要用不同的模型來評估，例如利用LangGraph框架。

此外，對於檢查檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）也至關重要：測試會明確驗證代理是否真正使用了提供的上下文，或是反而捏造並產生幻覺。

這些組合能捕捉不同類型的幻覺，單一方法可能會忽略。

為何傳統QA訓練不足以應付

經驗豐富的品質工程師在首次測試AI系統時會遇到困難。他們多年來完善的假設與技術，無法直接套用。

核心問題在於：AI系統有數千個提示（(Prompts)），這些提示需要不斷更新與測試。每個提示都可能與其他提示產生不可預測的交互。一個微小的提示變更，可能改變整個系統行為。

多數工程師缺乏清楚理解：

• 衡量AI系統品質的適當指標
• 有效準備與結構化測試資料的方法
• 驗證輸出可靠性的方法，因每次執行結果都可能不同

令人驚訝的是時間分配：建立一個AI代理相對簡單。真正的挑戰在於自動化測試這個代理。在實務中，測試與優化AI系統所花時間遠超原始開發。

實用測試框架的建構

有效的框架基於四個支柱：

1. **程式碼層級覆蓋率：**透過自動化規則測試進行結構驗證
2. **LLM作為裁判：**評估效率、準確性與可用性
3. **人工錯誤分析：**識別重複模式與關鍵錯誤
4. **RAG專屬測試：**驗證是否真正利用了上下文，或是產生幻覺

這些不同的驗證方法共同捕捉單一方法可能漏掉的幻覺。

一個實務範例：當AI系統處理圖像內容，例如自動辨識或去除水印，驗證變得更為關鍵。系統不僅要報告已移除水印，還必須能驗證圖像的實際變化。

從每週發布到可靠版本

幻覺比傳統軟體錯誤更快破壞用戶信任。一個錯誤會令人沮喪，而一個自信提供錯誤資訊的代理，則會長期破壞信譽。

透過系統化測試，可以大幅提升發布速度：實現每週可靠部署，而非因穩定性問題延遲數月。自動驗證能在代碼進入生產前捕捉回歸問題。經過真實用戶對話訓練與測試的系統，能正確處理絕大多數實際請求。

這種快速迭代成為競爭優勢：AI系統透過新增功能、改善回應品質與逐步擴展應用範圍而持續進步。

行業趨勢：AI測試成為基本能力

AI採用速度在各行各業加快。越來越多新創公司以AI為核心產品。越來越多成熟企業將智能整合到關鍵系統中。越來越多模型在生產環境中自主決策。

這徹底改變品質工程師的角色：他們不僅要懂得傳統軟體測試，還要理解：

• 大型語言模型的運作原理
• AI代理與自主系統的架構
• 如何可靠地測試這些系統
• 如何自動化驗證流程

Prompt工程已成為基本技能。資料測試與動態資料驗證不再是專門領域，而是每個測試工程師應具備的標準能力。

產業現實證明了這一轉變：各地都面臨相似的驗證挑戰。幾年前在生產環境中解決的問題，現在已成為普遍需求。全球團隊都在面對相同的挑戰。

系統性測試的價值與局限

目標不是完美。模型總會遇到捏造的極端案例。目標是系統性：識別幻覺，並阻止它們傳遞給用戶。

這些技術只要正確應用，就能奏效。目前缺乏的是一個廣泛的、實務的理解，知道如何在真實生產環境中實施這些框架，確保可靠性與商業關鍵。

AI產業目前透過生產錯誤與反覆優化來定義最佳實踐。每發現一個幻覺，都促使測試更完善。每個新方法都在實務中驗證。這就是技術標準形成的途徑——不是靠理論，而是靠操作實踐。