Testes de aplicações de IA generativa

Com o uso generalizado de tecnologias avançadas como o GPT e outros grandes modelos de linguagem (LLMs), os métodos que usamos para melhorar a qualidade no desenvolvimento e nos testes de software precisam evoluir para acompanhar a complexidade e a adaptabilidade desses sistemas.

Diferentemente das aplicações determinísticas tradicionais, os modelos impulsionados por IA introduzem uma variabilidade inerente, o que exige novas estratégias de testes para garantir confiabilidade, precisão e segurança.

As aplicações que integram o GPT e outros LLMs estão transformando setores como atendimento ao cliente, medicina, educação, finanças, criação de conteúdo e muitos outros. Esses sistemas operam com processamento de linguagem natural, geração de imagens e capacidades multimodais, o que os torna muito versáteis, mas também traz desafios significativos de avaliação e controle.

Esses avanços trazem desafios específicos, sobretudo para a qualidade de software, e evidenciam a necessidade de estratégias de testes de IA generativa que vão além das técnicas de validação convencionais. Aumentar a robustez do software exige abordagens dinâmicas e de desenvolvimento de software adaptativo capazes de avaliar o comportamento da IA em condições diversas e imprevisíveis.

A possibilidade de integrar esses modelos por meio de APIs abre novas oportunidades no desenvolvimento de produtos, mas também levanta questões críticas sobre reprodutibilidade, equidade e segurança. Isso acrescenta camadas de complexidade à automação de testes, pois exige lidar com respostas não determinísticas e otimizar o consumo de tokens sem perder critérios de avaliação relevantes.

Hiperparâmetros¶

Os hiperparâmetros são configurações externas de um modelo de machine learning. Eles são definidos antes do treinamento e não são aprendidos pelo próprio modelo a partir dos dados.

Diferentemente dos parâmetros do modelo, que são aprendidos com os dados durante o treinamento, os hiperparâmetros são definidos pela equipe de desenvolvimento. Eles são essenciais para controlar o comportamento e o desempenho do algoritmo.

Para ilustrar, pense em um videogame em desenvolvimento: os hiperparâmetros seriam como as configurações de dificuldade definidas antes de iniciar uma sessão de testes. Essas configurações, como o poder dos inimigos ou a frequência com que aparecem, não mudam durante o jogo. Ainda assim, podem influenciar muito a experiência e o nível de dificuldade.

Na inteligência artificial generativa, escolher bem os hiperparâmetros é fundamental para otimizar a precisão e a eficácia do modelo. Exemplos comuns são a taxa de aprendizado, o número de camadas de uma rede neural e o tamanho do lote.

Temperatura e seed nos modelos de IA generativa¶

Embora esses termos não se encaixem na definição clássica de hiperparâmetros (como a taxa de aprendizado ou o tamanho do lote usados no treinamento de modelos de machine learning), eles cumprem uma função semelhante na prática com modelos generativos e são fundamentais para os testes com apoio da inteligência artificial generativa.

Sua importância na configuração dos modelos generativos e seu impacto nos resultados os tornam, na prática, parecidos com hiperparâmetros. Por isso, em alguns contextos, especialmente ao descrever modelos generativos, eles são chamados de hiperparâmetros, ainda que sejam um tipo especial de configuração.

Eles afetam o comportamento do modelo (em termos de aleatoriedade ou reprodutibilidade), mas não são aprendidos pelo modelo a partir dos dados. São configurados antes de usar o modelo para gerar conteúdo.

Temperatura¶

Ao usar a API, é importante considerar a temperatura escolhida, que determina o equilíbrio entre precisão e criatividade nas respostas do modelo. Ela pode variar de 0 a 2: quanto mais baixa a temperatura, mais precisa e determinística é a resposta; quanto mais alta, mais criativa ou aleatória.

Seed¶

É um valor inicial usado nos algoritmos para permitir a reprodutibilidade de resultados aleatórios. Com uma seed específica, a IA pode ajudar a criar condições em que, com as mesmas entradas, o modelo gere respostas consistentes.

Isso é crucial para os testes, pois aumenta a reprodutibilidade dos resultados e permite avaliar o comportamento do modelo de forma mais precisa e confiável em diferentes cenários e após mudanças no código ou nos dados. A reprodutibilidade tem um papel-chave nos ambientes de teste. Usar dados de teste consistentes ajuda a melhorar a qualidade e a eficiência das aplicações baseadas em inteligência artificial generativa.

Tokens¶

Nos modelos de linguagem ou generativos, os tokens são as unidades básicas de processamento de texto, como palavras ou partes delas. Cada token pode ser uma palavra, parte de uma palavra ou um símbolo.

O processo de dividir o texto em tokens se chama tokenização e é crucial para que o modelo entenda e gere linguagem. Em essência, os tokens são os blocos que o modelo usa para interpretar e produzir linguagem. Se você quiser saber mais sobre o processo de tokenização, recomendamos visitar o tokenizador da OpenAI.

É importante observar que os modelos têm um limite de tokens que podem processar em uma única etapa. Ao atingir esse limite, eles podem começar a “esquecer” informações anteriores para incorporar novos tokens, um aspecto crucial da gestão da memória do modelo.

Parâmetro max_tokens e custo¶

Limite de tokens e custo: o número de tokens processados não afeta apenas o desempenho do modelo, mas também tem implicações diretas no custo. Nos serviços em nuvem, o uso de tokens é um fator-chave na cobrança: os valores se baseiam no número de tokens processados. Isso significa que processar mais tokens aumenta o custo do serviço.

Parâmetro max_tokens: usar o parâmetro max_tokens é essencial na configuração da API. Ele funciona como um controlador que determina quando cortar a resposta do modelo para não consumir mais tokens do que o necessário ou o desejado.

Na prática, ele define um limite máximo de tokens que o modelo vai gerar em resposta a uma entrada e permite gerenciar o equilíbrio entre a completude da resposta e o custo associado.

Embora os tokens não sejam hiperparâmetros, eles fazem parte integral do design e do funcionamento do modelo. O número de tokens processados e a configuração do parâmetro max_tokens são críticos tanto para o desempenho quanto para a gestão de custos em aplicações baseadas em inteligência artificial generativa.

Por todos esses motivos, na Abstracta enfatizamos a necessidade de encontrar o equilíbrio certo entre custo e resultado ao definir o número de tokens que a API pode usar.

Abordagens de testes aplicáveis à inteligência artificial generativa¶

Testar aplicações que usam inteligência artificial generativa, assim como testar sistemas de IA generativa como os LLMs, traz desafios específicos que exigem técnicas de teste inovadoras. Na verdade, o que eles exigem é uma combinação de abordagens tradicionais e específicas para IA.

A seguir, exploramos diferentes métodos para avaliar esses sistemas de forma eficaz. Para isso, vamos revisar a categorização mais conhecida no contexto dos testes de aplicações de IA generativa: os métodos de caixa-preta e de caixa-branca

Caixa-preta¶

Os métodos de caixa-preta se concentram nas entradas e saídas do sistema, independentemente do código subjacente. O essencial aqui é entender o domínio, o sistema e como as pessoas interagem com ele. Não é necessário compreender a implementação interna.

A principal limitação é a falta de visibilidade sobre o que acontece dentro do sistema, ou seja, sobre sua implementação. Isso pode levar a menor cobertura de testes e a casos redundantes. Não conseguimos controlar aspectos internos do sistema. Além disso, os testes só podem começar quando o sistema já está razoavelmente completo.

Caixa-branca¶

Ao contrário dos métodos de caixa-preta, a abordagem de caixa-branca exige um entendimento profundo do interior do sistema.

Podemos analisar como os parâmetros e os prompts são configurados e usados, e até como o sistema processa as respostas. Isso é possível porque conseguimos olhar dentro da caixa e aproveitar as informações disponíveis para desenhar os testes.

As abordagens de caixa-branca permitem análises mais detalhadas, ajudam a evitar execuções de testes redundantes e apoiam a criação de testes com cobertura mais ampla.

Ainda assim, há desvantagens: são necessários conhecimentos de programação e de uso de API. Isso pode gerar vieses, justamente pelo conhecimento da construção. Esses vieses podem limitar nossa criatividade para gerar testes e fazer perder o foco nas experiências e nos desafios reais das pessoas que usam os sistemas.

Abordagem baseada em fatores de qualidade¶

Outra abordagem de alto nível consiste em fazer perguntas orientadas por diferentes fatores de qualidade de software. Entre eles estão confiabilidade, usabilidade, acessibilidade, segurança, ambientes reais e considerações éticas. Em cada um desses aspectos, é importante considerar tanto perguntas gerais quanto perguntas específicas para sistemas baseados em inteligência artificial generativa.

Usabilidade e acessibilidade¶

À medida que as aplicações passam a ter cada vez mais interfaces conversacionais, enfrentamos o desafio de torná-las inclusivas e adaptáveis. É fundamental validar se elas são intuitivas e úteis para todas as pessoas.

Elas devem compreender diferentes vozes em diversas condições e oferecer respostas compreensíveis em diferentes contextos e necessidades. Aqui, a acessibilidade vai além da simples compatibilidade com tecnologias assistivas. Ela busca uma comunicação eficaz e acessível.

Manutenibilidade¶

No aspecto da manutenibilidade, buscamos entender o quanto é fácil atualizar e mudar o sistema. Como automatizar testes para um sistema com resultados não determinísticos (ou seja, que nem sempre produz os mesmos resultados)? Os testes de regressão são gerenciados com eficiência para evitar impactos negativos nas funcionalidades existentes? Os prompts são gerenciados como código, fáceis de entender, bem modularizados e versionados?

Segurança¶

No âmbito da segurança, a IA generativa introduziu um novo tipo de vulnerabilidade conhecido como ‘prompt injection’. Assim como no SQL injection, um atacante pode alterar o comportamento esperado do sistema por meio da manipulação não autorizada de dados, injetando instruções maliciosas ou extraindo informações indevidas.

Eles fazem isso manipulando as entradas de forma maliciosa, sabendo que, se não forem processadas com cuidado e concatenadas a um prompt predefinido, podem explorar essa vulnerabilidade. Nos testes, precisamos considerar esses tipos de ataque. Revisamos como o sistema lida com entradas inesperadas ou maliciosas que possam alterar seu funcionamento.

Um aspecto importante da avaliação de segurança são os testes adversariais, em que os modelos de IA são expostos a entradas deliberadamente criadas para explorar vulnerabilidades. Essa abordagem ajuda a identificar e mitigar os riscos da IA generativa, favorecendo aplicações robustas e seguras. Outro vetor de ameaça crítico é quando o modelo gera código ou scripts que podem ser usados para executar código malicioso, especialmente em assistentes de programação ou agentes autônomos.

Como o sistema responde a entradas criadas para provocar erros ou respostas indesejadas? Ele pode retornar saídas nocivas, enganosas ou sem sentido. Ou, em alguns casos, pode revelar prompts do sistema ou dados sensíveis. Testar esses cenários nos ajuda a detectar esses comportamentos cedo e implementar proteções para evitá-los no uso real.

Essa avaliação é essencial para verificar se as aplicações baseadas em inteligência artificial generativa são seguras e resistentes a tentativas de manipulação, o que exige testes minuciosos.

Desempenho¶

Aqui, nos concentramos em como o sistema lida com a carga e a eficiência em diferentes condições, aplicando os princípios dos testes de desempenho. No contexto da IA generativa, surgem muitas perguntas.

Como nosso sistema se comporta quando o serviço da OpenAI, usado via API, sofre lentidão ou alta demanda? Isso inclui avaliar a capacidade do sistema de lidar com um grande número de requisições por segundo e como isso afeta a qualidade e a velocidade das respostas.

Além disso, precisamos considerar a gestão eficiente dos recursos computacionais, especialmente em relação ao uso de tokens e ao seu impacto no desempenho e nos custos operacionais. Analisar o desempenho nessas circunstâncias é crucial para verificar se as aplicações baseadas em IA generativa são não apenas funcionais e seguras, mas também escaláveis e eficientes em um ambiente de uso real.

Ambientes reais¶

Os ambientes de teste tradicionais costumam simular condições ideais, mas os sistemas de inteligência artificial generativa também precisam ser validados em ambientes reais, em que fatores como entradas com ruído, velocidades de internet instáveis, prompts incompletos e comportamentos diversos dos usuários afetam a confiabilidade do sistema.

Testar nesses ambientes ajuda a revelar problemas que ficam ocultos em condições de laboratório, oferecendo uma visão mais precisa de como o sistema se comporta em condições reais. No entanto, isso também introduz riscos específicos, especialmente quando o sistema em teste é capaz de gerar conteúdo dinâmico ou interagir com usuários reais ou APIs externas.

Ambientes sem controle podem gerar saídas inesperadas, disparar ações indesejadas ou expor informações sensíveis se não estiverem devidamente isolados. Isso torna a segurança dos dados uma preocupação crítica, pois os sistemas podem acessar ou revelar conteúdo protegido sem querer durante os testes.

Por isso, os testes em cenários reais precisam ser planejados com cuidado, usando ambientes isolados, dados realistas, mas anonimizados, e monitoramento rigoroso. O objetivo é simular condições de produção sem comprometer a privacidade, o desempenho ou a integridade do sistema.

Considerações éticas¶

Além da robustez técnica, testar a IA generativa também exige atenção às considerações éticas. Isso inclui identificar saídas enviesadas, prevenir a desinformação e avaliar como os sistemas lidam com temas sensíveis, como gênero, acessibilidade, religião, etarismo ou política.

Além disso, os engenheiros de qualidade precisam avaliar como a IA se comporta diante de cenários eticamente complexos, em que a resposta correta pode depender do contexto, de normas culturais ou do julgamento humano subjetivo.

Testar com responsabilidade inclui identificar esses riscos de forma proativa e se concentrar em mitigar os problemas éticos antes que afetem usuários reais. Isso exige não apenas equipes de teste diversas e uma cobertura ampla de cenários, mas também um framework claro para definir saídas aceitáveis e sinalizar comportamentos potencialmente nocivos.

IA generativa: por que recomendamos usar Evals¶

Na Abstracta, reconhecemos a importância do uso responsável e eficiente dos LLMs e das ferramentas que construímos com base neles. Para acompanhar o ritmo do desenvolvimento, enfrentamos o desafio de testar automaticamente sistemas não determinísticos. A variabilidade dos resultados esperados complica a criação de testes eficazes.

Diante desse desafio, recomendamos adotar o framework da OpenAI conhecido como ‘Evals’ para os testes de regressão. Ele funciona por meio de diferentes mecanismos. Para lidar com o não determinismo das respostas, ele permite usar um LLM como ‘juiz’ ou ‘oráculo’. Esse método, integrado aos nossos testes de regressão, nos permite avaliar os resultados com um critério adaptável e avançado. O objetivo é obter testes mais eficazes e precisos.

O que é o OpenAI Evals?¶

O OpenAI Evals é um framework desenvolvido especificamente para avaliar LLMs ou ferramentas de IA generativa que usam esses modelos. Esse framework é valioso por vários motivos:

• Registro de testes open source: inclui uma coleção de casos de teste desafiadores e rigorosos em um repositório open source. Isso facilita o acesso e o uso.
• Facilidade de criação: os evals são simples de criar e não exigem escrever código complexo. Isso os torna acessíveis a uma variedade maior de pessoas e contextos.
• Templates básicos e avançados: a OpenAI oferece templates básicos e avançados, que podem ser usados e personalizados conforme as necessidades de cada projeto.

Incorporar os evals ao nosso processo de testes fortalece nossa capacidade de validar se os LLMs e as ferramentas relacionadas funcionam como esperado, ao mesmo tempo que melhora a qualidade geral dos testes. Além disso, as organizações adotam cada vez mais ferramentas de testes de IA generativa para aumentar a automação e a eficiência dos testes baseados em IA generativa.

Se você se interessa por esse tema, recomendamos o artigo ‘Decodificando o OpenAI Evals’. Ele oferece uma visão detalhada desse framework e de sua aplicação em diferentes contextos.

Desafios e soluções nos testes de aplicações de IA generativa¶

Um dos aspectos mais desafiadores de testar IA no contexto da inteligência artificial generativa é criar conjuntos de testes eficazes que considerem a variabilidade, a subjetividade e as dependências de contexto das saídas do modelo. Essa área, cheia de complexidades e nuances, exige uma combinação de criatividade, profundo entendimento técnico e uma abordagem meticulosa.

Principais desafios nos testes de IA generativa¶

• Complexidade e variabilidade das respostas: os sistemas baseados em inteligência artificial generativa, como os LLMs, podem produzir uma grande variedade de respostas para a mesma entrada. Essa variabilidade dificulta prever e verificar as respostas corretas ou esperadas, trazendo desafios para os quais os métodos de teste tradicionais não foram pensados e dificultando a criação de um conjunto de testes que cubra adequadamente todos os cenários possíveis.
• Necessidade de criatividade e entendimento técnico: desenhar testes para IA generativa exige não apenas um profundo entendimento técnico de como esses modelos funcionam, mas também uma boa dose de criatividade, como nos testes exploratórios, em que os testadores analisam o comportamento do sistema de forma dinâmica. O objetivo é antecipar e modelar os diversos contextos e usos que os usuários podem dar à aplicação.
• Gestão do contexto e continuidade nas conversas: em aplicações como chatbots, gerenciar o contexto e manter a continuidade da conversa são aspectos críticos. Isso significa que os testes precisam ser capazes de simular interações realistas e prolongadas para avaliar a coerência e a relevância das respostas do sistema.
• Avaliação de respostas subjetivas: muitas vezes, a ‘correção’ das saídas da IA generativa pode ser subjetiva ou depender do contexto. Isso vale especialmente para avaliar se o modelo produz ou tolera conteúdo nocivo, como discurso de ódio, o que exige não apenas avaliação técnica, mas também julgamento ético. Por isso, é necessária uma abordagem de avaliação mais matizada do que nos testes de software tradicionais.
• Gestão de vieses e segurança: os modelos de IA generativa podem refletir e ampliar vieses presentes nos dados de treinamento. Identificar e mitigar esses vieses nos testes é crucial para garantir a equidade e a segurança do sistema. Além disso, é necessário avaliar cenários que possam levar a vazamento de dados, em que informações sensíveis dos conjuntos de treinamento acabem expostas sem querer nas saídas geradas.
• Evolução rápida da tecnologia: entender o que a IA generativa significa é crucial, pois essa tecnologia evolui constantemente e redefine a forma como testamos. Por isso, os conjuntos de testes precisam ser atualizados continuamente para continuar relevantes e eficazes. Para se aprofundar em seus fundamentos e aplicações, recomendamos o artigo “IA para leigos: um guia completo para todos”.
• Integração e escalabilidade: em muitos casos, a IA generativa é integrada a outros sistemas e tecnologias. Testar essas integrações com eficácia, especialmente em grande escala, pode ser complexo.
• Observabilidade: dada a complexidade dos sistemas, e como a maioria das abordagens é de caixa-preta por restrições de acesso ao contexto, aos dados ou ao código, as soluções de observabilidade têm um papel-chave na eficácia dos nossos testes.

Embora isso represente um grande desafio, também é uma oportunidade única de explorar territórios ainda desconhecidos da qualidade de software.

Nossa solução¶

Na Abstracta, ajudamos empresas a transformar os testes de IA generativa em uma capacidade de qualidade governada, mensurável e escalável por meio da Abstracta Intelligence.

A Abstracta Intelligence é nossa plataforma corporativa de entrega com IA para equipes de engenharia e QA. Construída sobre o Tero, o framework open source da Abstracta para agentes de IA governados e com consciência de contexto, ela conecta ativos de teste, fluxos de entrega, sinais de observabilidade, contexto de negócio e expertise humana.

Com agentes de IA governados, análise com consciência de contexto e expertise em engenharia de qualidade, a Abstracta Intelligence ajuda as equipes a identificar casos extremos, analisar resultados de testes, revisar o comportamento da IA e conectar entradas, saídas, logs e evidências do sistema em fluxos de trabalho complexos.

Considerações-chave para testar aplicações de IA em escala¶

Testar aplicações de IA envolve muito mais do que verificar se uma saída está certa ou errada. Exige uma visão estratégica alinhada aos objetivos de qualidade, à sensibilidade dos dados, às expectativas de desempenho e à escalabilidade. À medida que esses sistemas se integram profundamente a produtos e serviços, é crucial cobrir as áreas mais críticas.

Checklist de testes de IA¶

Use esta lista para avaliar se sua estratégia de testes cobre os aspectos essenciais para construir sistemas de IA confiáveis, seguros e responsáveis.

1. Escopo e intenção

• Você validou as capacidades previstas do sistema?
• As tarefas específicas que a IA deve executar estão claramente definidas?
• Os testes foram integrados cedo ao processo de design?

2. Entradas e avaliação

• Você está usando prompts diversos e dados estruturados?
• Você testou em cenários realistas do mundo real?
• Você está considerando uma ampla variedade de respostas?
• Você monitora e registra continuamente as respostas da IA?

3. Qualidade e desempenho

• Você está executando testes automatizados de benchmarking?
• Você está estabelecendo métricas e definindo benchmarks?
• Suas métricas de qualidade refletem precisão, contexto e estabilidade?
• Você verificou a capacidade do sistema de operar sob diferentes cargas?
• Você está usando ferramentas externas para monitorar o desempenho?

4. Proteção de dados e risco

• Você evitou vazamentos de dados e a exposição de dados sensíveis?
• Você testou riscos como: divulgar informações pessoais dos usuários, revelar registros financeiros, extrair dados sensíveis e vazar dados sensíveis de clientes?
• O sistema está impedido de acessar sites proibidos ou baixar arquivos grandes?
• As integrações com sistemas externos são seguras?

5. Supervisão e falhas

• Há testadores humanos envolvidos nas avaliações-chave?
• Você está identificando e analisando as falhas dos testes?
• Você implementou proteções eficazes para a IA?

6. Comportamento do sistema e entradas

• Você está avaliando o comportamento do modelo diante de prompts incompletos ou ambíguos?
• Você está testando casos extremos em que o modelo pode alucinar, contornar regras ou responder de forma inconsistente entre contextos?
• Como os parâmetros de seed e temperatura afetam sua capacidade de reproduzir bugs?

7. Escalabilidade e adaptabilidade

• Sua abordagem de testes é dinâmica o suficiente para se adaptar a mudanças rápidas no comportamento do modelo após atualizações?
• Você está monitorando o uso de tokens e os trade-offs entre custo e desempenho?

8. Agentes de IA e integração com o mundo real

• Você testou como agentes ou copilotos especializados interagem com APIs e sistemas externos em fluxos reais?
• Você consegue rastrear, com ferramentas de observabilidade, a jornada completa de cada entrada, do prompt do usuário à resposta do sistema?

9. Cobertura de testes

• Você está aplicando diferentes tipos de testes (funcionais, de desempenho, de acessibilidade, de segurança, de observabilidade) de acordo com o papel do sistema de IA?

A prática de testes envolve aprender, antecipar e evoluir com a tecnologia para entregar software de maior qualidade. Na Abstracta, ajudamos as equipes a transformar esses insights em estratégias de testes concretas e escaláveis.

Por que escolher a Abstracta para serviços de transformação com IA?¶

Com quase 2 décadas de experiência e presença global, a Abstracta é uma empresa líder em soluções de tecnologia, com escritórios nos Estados Unidos, Chile, Colômbia e Uruguai. Somos especialistas em soluções impulsionadas por IA e em serviços de testes de software de ponta a ponta.

Nossa expertise abrange diversos setores. Acreditamos que fortalecer vínculos nos leva mais longe. Por isso, construímos sólidas parcerias com líderes do setor, como Microsoft, Datadog, Tricentis, Perforce BlazeMeter, Saucelabs e a PractiTest, o que nos permite incorporar tecnologias de ponta.

A IA generativa tem um enorme potencial, mas integrá-la e definir onde e como fazer isso exige várias considerações e expertise.

Já implementamos soluções de IA generativa bem-sucedidas para casos de uso reais e adoraríamos apoiar você nessa jornada.

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Criamos ferramentas e copilotos com IA para diferentes tecnologias. Essas soluções buscam aumentar a produtividade e superar desafios como processos de triagem em recrutamento, o apoio ao plano de carreira das equipes e a assistência a especialistas de negócio com copilotos baseados em IA, entre outros.