Примеры использования · Argus AI

Измерьте качество чат-бота

Измерьте качество чат-бота с Argus AI: практичный, локальный подход для команд в Азербайджане.

Объективная оценка качества вашего ИИ-ассистента

Argus представляет собой передовую self-hosted платформу для автоматизированного тестирования ИИ, объединяющую инструменты обеспечения качества (QA) и анализа защищенности (pentest) в единой консоли. Система позволяет развернуть комплексную среду проверки, где выбор модели-судьи осуществляется в настройках, обеспечивая полный контроль над процессом оценки в рамках одного интерфейса и единой системы авторизации. Основная задача платформы — имитация поведения тысяч реалистичных синтетических пользователей из Азербайджана. Каждый профиль наделен уникальной ролью, целью, стилем общения и уровнем знаний, что позволяет выявить критические ошибки в логике, безопасности и качестве ответов вашего бота еще до того, как с ними столкнутся реальные клиенты. Это превращает процесс тестирования из случайных проверок в систематический анализ устойчивости системы.

Возможности

Преимущества автоматизированного тестирования

✓

Масштабируемая проверка через тысячи синтетических профилей с уникальными поведенческими паттернами

✓

Глубокий поиск уязвимостей с помощью состязательных сценариев: от промпт-инъекций до манипуляций

✓

Объективный скоринг ответов на азербайджанском языке с учетом тональности, формальности и безопасности

✓

Реалистичное тестирование «черного ящика» через REST, Dify, Kommunicate или автоматизацию браузера

✓

Гарантия стабильности через регрессионные наборы, подтверждающие исправление прошлых ошибок

✓

Безопасное self-hosted развертывание с защитой от перегрузки сервиса за счет ограничения параллельных запросов

Ключевые возможности платформы

Синтетические пользователи

Генерация тысяч профилей с уникальными ролями, целями, стилями речи и уровнем знаний для имитации реального трафика.

Состязательные персоны

Специальные сценарии для проверки устойчивости к манипуляциям, промпт-инъекциям, противоречиям и переключению между азербайджанским и русским языками.

Нативный LLM-судья

Модель, специализирующаяся на азербайджанском языке, оценивает точность, тон, формальность, безопасность и соответствие правилам.

Тестирование «черного ящика»

Подключение к боту через REST, Dify, Kommunicate или автоматизацию браузера, чтобы тестировать именно то, что видит конечный пользователь.

Динамические ожидания

Формирование критериев поведения на основе ваших документов по знаниям и политикам с возможностью ручной корректировки.

Процесс оценки качества

1Подключение ассистента через доступный коннектор (API или браузер).
2Загрузка документов с политиками и базой знаний для формирования ожидаемого поведения.
3Запуск генерации синтетических пользователей и состязательных сценариев.
4Автоматическая оценка ответов LLM-судьей по заданным параметрам.
5Получение итогового показателя готовности (readiness score) и списка найденных проблем.
6Создание регрессионных наборов тестов для проверки исправлений.

Часто задаваемые вопросы

Как Argus AI взаимодействует с моим ботом?

Бот рассматривается как «черный ящик». Система подключается к нему через внешние интерфейсы (REST, Dify, Kommunicate или браузер), имитируя действия реального клиента, чтобы проверить именно тот путь, который доступен пользователю.

Можно ли изменить критерии оценки, предложенные системой?

Да. Ожидания, выведенные из ваших документов по знаниям и политикам, являются предложениями, а не окончательным вердиктом. Любой вывод системы может быть пересмотрен и скорректирован человеком.

Не перегрузит ли тестирование мой сервис?

Нет, в системе реализовано ограничение параллельных запросов (concurrency bound) для каждого ассистента. Это гарантирует, что процесс тестирования не превратится в DDoS-атаку на вашу инфраструктуру.

Является ли показатель готовности (readiness score) окончательным критерием релиза?

Показатель готовности служит важным сигналом для команды, но не является жестким гейтом релиза, так как на данный момент нет опубликованных данных о полном совпадении оценок судьи с оценками людей-рецензентов.

Как обеспечивается повторяемость результатов при изменении настроек?

Каждый запуск фиксирует (snapshot) конфигурацию оценщика в момент старта. Это гарантирует, что завершенный прогон никогда не будет пересчитан по новой модели, выбранной в настройках позже.

Готовы проверить своего бота?

Свяжитесь с нами, чтобы внедрить Argus AI в ваш процесс обеспечения качества.

Запросить демо