Тестирование ИИ: что такое LLM и RAG? Гайд для QA инженера перед собеседованием
#QA #ИИ #LLM #RAG #тестирование #собеседованиеQA #нейросети #QAинженер #обучениеIT #качествоПО #AI #тестировщик #тестированиеИИ #Python Мир тестирования стремительно меняется, и вопросы про ИИ становятся обязательной частью собеседований для QA. В этом ролике мы разберем, как тестировать *недетерминированные системы* и что нужно знать о современных архитектурах LLM и RAG, чтобы оставаться востребованным специалистом. Мы разберем ключевые понятия: * *LLM (Большая языковая модель)* — «гигантский мозг», который знает все, но склонен к галлюцинациям. * *RAG (Retrieval-Augmented Generation)* — «суперточный справочник», который заземляет модель на проверенные факты из базы знаний. Вы узнаете, почему старые правила тестирования больше не работают: * Переход от поиска точного совпадения к оценке *релевантности* и *корректности* . * Как бороться с *галлюцинациями* ИИ и обеспечивать безопасность ответов. * Новый стек инструментов для QA: *Python, LangChain, LangGraph* и методы оценки RAG-систем. Специально для подготовки к интервью мы подготовили ответы на каверзные вопросы: * Как проверять систему, которая на один и тот же запрос выдает разные ответы? (Бенчмарки, фаззинг, LLM-as-a-judge). * Как снизить количество выдуманных фактов в ответах модели? Смотрите до конца, чтобы получить удобную шпаргалку и войти в те 5% тестировщиков, которые уже сегодня осваивают технологии будущего! [00:00] — Главный вызов для QA: ИИ пишет код быстрее, чем мы успеваем его тестировать [01:21] — LLM vs RAG: в чем разница и что именно нам придется тестировать чаще [02:34] — Смена парадигмы: почему традиционное тестирование здесь бессильно [03:09] — Новые критерии валидации: галлюцинации, безопасность, релевантность [03:31] — Стек технологий современного QA: от Python до LangGraph [04:13] — Вопрос для собеседования: как тестировать недетерминированные системы? [05:03] — Как бороться с галлюцинациями в RAG-системах: двухэтапная стратегия [05:32] — Финальная шпаргалка: 3 шага к успешному прохождению интервью по ИИ *Подписывайтесь на канал* , чтобы уверенно проходить технические раунды и развивать свою карьеру в мире ИИ!
#QA #ИИ #LLM #RAG #тестирование #собеседованиеQA #нейросети #QAинженер #обучениеIT #качествоПО #AI #тестировщик #тестированиеИИ #Python Мир тестирования стремительно меняется, и вопросы про ИИ становятся обязательной частью собеседований для QA. В этом ролике мы разберем, как тестировать *недетерминированные системы* и что нужно знать о современных архитектурах LLM и RAG, чтобы оставаться востребованным специалистом. Мы разберем ключевые понятия: * *LLM (Большая языковая модель)* — «гигантский мозг», который знает все, но склонен к галлюцинациям. * *RAG (Retrieval-Augmented Generation)* — «суперточный справочник», который заземляет модель на проверенные факты из базы знаний. Вы узнаете, почему старые правила тестирования больше не работают: * Переход от поиска точного совпадения к оценке *релевантности* и *корректности* . * Как бороться с *галлюцинациями* ИИ и обеспечивать безопасность ответов. * Новый стек инструментов для QA: *Python, LangChain, LangGraph* и методы оценки RAG-систем. Специально для подготовки к интервью мы подготовили ответы на каверзные вопросы: * Как проверять систему, которая на один и тот же запрос выдает разные ответы? (Бенчмарки, фаззинг, LLM-as-a-judge). * Как снизить количество выдуманных фактов в ответах модели? Смотрите до конца, чтобы получить удобную шпаргалку и войти в те 5% тестировщиков, которые уже сегодня осваивают технологии будущего! [00:00] — Главный вызов для QA: ИИ пишет код быстрее, чем мы успеваем его тестировать [01:21] — LLM vs RAG: в чем разница и что именно нам придется тестировать чаще [02:34] — Смена парадигмы: почему традиционное тестирование здесь бессильно [03:09] — Новые критерии валидации: галлюцинации, безопасность, релевантность [03:31] — Стек технологий современного QA: от Python до LangGraph [04:13] — Вопрос для собеседования: как тестировать недетерминированные системы? [05:03] — Как бороться с галлюцинациями в RAG-системах: двухэтапная стратегия [05:32] — Финальная шпаргалка: 3 шага к успешному прохождению интервью по ИИ *Подписывайтесь на канал* , чтобы уверенно проходить технические раунды и развивать свою карьеру в мире ИИ!