使 KI 系统可靠：如何系统性地发现和消除幻觉

生成式AI模型给开发团队带来了一个根本性的问题：它们会提供绝对确信的答案，即使这些答案完全是虚构的。一个AI代理可能声称生成了从未存在过的数据库条目，或者详细描述了它从未执行过的操作。这种真正的系统故障与AI生成的幻觉之间的区别，对于生产环境至关重要。

从传统软件测试到AI验证

传统的软件开发有明确的错误信号：故障功能返回错误码，配置错误的API会发出明显的HTTP状态码信号。这个问题是可预测和可重现的。

而AI系统的工作方式根本不同。它们报告任务的成功执行，即使它们根本没有启动这些任务。它们引用从未进行过的数据库查询。它们详细描述只存在于训练数据中的操作——但答案看起来绝对合理。内容完全是虚构的。

这就需要一种全新的测试策略。在传统的QA测试中，工程师知道确切的答案格式、输入和输出结构。而对于AI系统，这种可预测性不存在。输入是提示（Prompt）——用户提出请求的方式几乎无限。

核心策略：与现实验证

识别幻觉的最有效方法是直接：与实际系统状态进行验证。当代理声称创建了数据记录时，会检查这些条目是否确实存在于数据库中。如果现实与其相反，代理的声明就毫无意义。

一个实际例子：一个没有写入权限的AI代理被要求创建新数据记录。测试框架随后验证：

• 数据库中没有出现新数据
• 代理没有错误地报告“成功”
• 系统状态保持不变

这种方法通过多个层面实现：

单元测试和集成测试，设定明确边界： 测试故意执行代理没有权限的操作，并验证系统正确拒绝。

使用真实生产数据作为测试用例： 最有效的方法是利用历史客户对话。这些对话通常转换为标准化格式(通常为JSON)，并在测试套件中运行。每个真实对话都成为一个测试用例，揭示代理声称与系统日志不符的地方。这涵盖了边界情况和极端场景，超出合成测试的范围——因为真实用户会产生不可预料的条件。

持续的错误分析： 定期检查代理对实际用户请求的反应，识别虚构信息，并不断更新测试套件。这不是一次性过程，而是持续监控。

两种互补的评估方法

实践表明，单一的测试方法不足以应对所有情况。两种不同的策略必须协同工作：

基于代码的评估器：用于客观验证。当错误定义明确且可通过规则验证时效果最佳。例如，解析结构、JSON有效性或SQL语法的验证。这些测试提供二元的、可靠的结果。

LLM作为评判的评估器：某些质量指标无法用二元方式分类。语气是否得当？总结是否正确完整？回答是否有帮助且客观？这些问题需要用不同的模型作为评估者，比如借助LangGraph框架。

此外，检索增强生成（RAG）验证也至关重要：测试会明确检查代理是否真正使用了提供的上下文，还是只是虚构和幻觉。

这种组合可以捕获单一方法可能遗漏的不同类型的幻觉。

为什么传统QA训练不足以应对

经验丰富的质量工程师在首次测试AI系统时会遇到困难。他们多年来完善的假设和技术无法直接迁移。

核心问题在于：AI系统有数千个提示（Prompts），这些提示需要不断更新和测试。每个提示都可能与其他提示产生不可预料的交互。微小的提示变更可能改变整个系统的行为。

大多数工程师缺乏对以下内容的清晰理解：

• 衡量AI系统质量的合适指标
• 有效准备和结构化测试数据的方法
• 可靠的输出验证方法，尤其是在每次运行结果都不同的情况下

令人惊讶的是时间分布：创建一个AI代理相对简单。而自动化测试这个代理才是真正的挑战。实际上，花在测试和优化AI系统上的时间远远超过了最初的开发时间。

实用的可扩展测试框架

有效的框架基于四个支柱：

1. 代码级覆盖（Code-Level Coverage）：通过自动化、规则基础的测试进行结构验证
2. LLM作为评判的评估器：评估效果、准确性和可用性
3. 人工错误分析：识别重复出现的模式和关键错误
4. RAG特定测试：验证是否使用了上下文，而非虚构

这些不同的验证方法结合起来，可以捕获单一方法遗漏的幻觉。

一个实际应用示例：当AI系统处理图像任务——比如自动识别或处理内容（如去除水印）——验证变得尤为关键。系统不仅要报告已去除水印，还必须验证图像的实际变化。

从每周发布到可靠发布

幻觉比传统软件错误更快破坏用户信任。一个错误会令人沮丧，而一个自信地提供虚假信息的代理会持续破坏信誉。

通过系统性测试，可以实现更快的发布节奏：可靠的每周部署，而非因稳定性问题而延迟数月。自动验证可以在代码进入生产前捕获回归问题。经过真实用户对话训练和测试的系统，能正确处理绝大多数实际请求。

这种快速迭代成为竞争优势：AI系统通过增加新功能、优化回答质量和逐步扩展应用场景不断提升。

行业趋势：将AI测试作为基础能力

AI的采用速度在各行业加快。越来越多的创业公司以AI为核心产品。更多成熟企业将智能集成到关键系统中。更多模型在生产环境中自主决策。

这从根本上改变了质量工程师的要求：他们不仅要懂得如何测试传统软件，还必须理解：

• 大型语言模型（LLMs）如何工作
• AI代理和自主系统的架构
• 如何可靠地测试这些系统
• 如何实现验证的自动化

Prompt工程已成为基本技能。数据测试和动态数据验证不再是专业话题，而是每个测试工程师应掌握的标准能力。

行业现实验证了这一变化。无处不在的验证挑战相似。几年前在生产环境中单独解决的问题，现在已成为普遍需求。全球团队面临相同的难题。

系统性测试的作用——以及不足

目标不是完美。模型总会遇到边界情况，出现虚构内容。目标是系统性：识别幻觉，防止它们影响用户。

这些技术只要正确应用，就能奏效。目前缺乏的是对如何在实际生产环境中部署这些框架、确保可靠性、满足业务关键需求的广泛实践理解。

AI行业目前通过生产错误和持续改进来定义最佳实践。每发现一次幻觉，都促使测试更完善。每个新方法都在实践中验证。这就是技术标准形成的路径——不是通过理论，而是通过操作现实。