⎯ APLIKACJA DO TESTOWANIA JAKOŚCI ODPOWIEDZI AI
Testuj asystentów AI, chatboty, agentów i voiceboty w jednej aplikacji.
Sprawdź jakość odpowiedzi. Nawet 200 pytań w 20 minut.
Mierzymy jakość Twojego asystenta AI w czterech wymiarach
– trafności, zgodności, odporności i stabilności. Automatycznie,
po polsku, w Twojej infrastrukturze. Bez wysyłania danych poza
organizację. Bez kompetencji programistycznych.
⎯ PLATFORMA DO TESTOWANIA
ASYSTENTÓW AI
Skąd wiesz, że Twój asystent AI odpowiada poprawnie?
Testy asystentów AI po polsku. On-premise. Bez deweloperów.
Mierzymy jakość Twojego asystenta AI w czterech wymiarach – trafności, zgodności, odporności i stabilności. Automatycznie, po polsku, w Twojej infrastrukturze. Bez wysyłania danych poza organizację. Bez kompetencji programistycznych.
⎯ STANDARD JAKOŚCI
Jakość asystenta AI mierzymy w czterech wymiarach
Każdy odpowiada innej klasie ryzyka. Pokrycie jednego nie dowodzi pokrycia pozostałych.
Trafność
Czy odpowiedź jest poprawna i na temat. Czy fakty – liczby, daty, kwoty – są prawdziwe. Sprawdzamy zarówno zgodność semantyczną, jak i poprawność pojedynczych faktów w długich odpowiedziach.
Zgodność
Czy asystent trzyma się roli, języka i zakresu zapisanych w prompcie systemowym. Czy nie da się go „ominąć” innym językiem, innym stylem pytania lub próbą prompt injection.
Odporność
Jak radzi sobie z pytaniami, których zespół wdrożeniowy nie testował: niejednoznacznymi, granicznymi, manipulacyjnymi i kontrolnymi. Czyli tak, jak pisze realny użytkownik.
Stabilność
Czy zwraca spójne odpowiedzi przy wielokrotnym odpytywaniu. Czy jakość nie spada bez zmian po Twojej stronie – gdy dostawca LLM aktualizuje model w tle.
Zobacz, jak to działa
Krótkie demo pokazuje cały proces – od uruchomienia testów, przez automatyczną ocenę odpowiedzi, po gotowe raporty i wykresy jakości. Zobacz, jak w kilka minut możesz sprawdzić, czy nowa wersja asystenta naprawdę działa lepiej.
⎯ Z NASZEJ PRAKTYKI
Trzy błędy, których nie wykryją standardowe testy
Każdy z nich wykryły zaprojektowane przez nas testy. Każdy ilustruje inny wymiar jakości.
Pytanie „Kto jest prezesem firmy?”. Zadane 10 razy.
2 z osobami, które nie istnieją w organizacji.
Reguła w prompcie: „odpowiadaj zawsze po polsku”.
Pytanie: „Co się dzieje w mieście w ten weekend?”
Wszystkie trzy błędy wykryliśmy w zaplanowanych testach – zanim trafiły do użytkowników. To różnica między kontrolą jakości a obsługą awarii.
Pytanie „Kto jest prezesem firmy?”. Zadane 10 razy.
Reguła w prompcie: „odpowiadaj zawsze po polsku”.
Pytanie: „Co się dzieje w mieście w ten weekend?”
Wszystkie trzy błędy wykryliśmy w zaplanowanych testach – zanim trafiły do użytkowników. To różnica między kontrolą jakości a obsługą awarii.
⎯ RÓŻNE KONTEKSTY
Trzy sytuacje, jedno podejście do jakości AI
Odbierasz asystenta od dostawcy zewnętrznego
– zanim zaakceptujesz dostawę
i wypuścisz asystenta do klientów.
Rozwijasz asystenta wewnętrznie
Masz wielu asystentów
w organizacji
w całej organizacji – porównywalność, monitoring trendów, raport dla zarządu.
Odbierasz asystenta od dostawcy zewnętrznego
– zanim zaakceptujesz dostawę
i wypuścisz asystenta do klientów.
Rozwijasz asystenta wewnętrznie
Masz wielu asystentów
w organizacji
w całej organizacji – porównywalność, monitoring trendów, raport dla zarządu.
⎯ NASZE PODEJŚCIE
Co platforma Soflab wnosi do oceny jakości polskich asystentów AI
Langfuse, Promptfoo, DeepEval, Ragas, Arize Phoenix – to dobre globalne narzędzia dla zespołów deweloperskich. W kontekście enterprise z polskim asystentem napotykają cztery ograniczenia.
Po polsku – naprawdę
Semantyczna ocena odpowiedzi uwzględnia polską fleksję, końcówki, skróty i składnię. Globalne narzędzia oceniają tekst tak, jakby był po angielsku – w polskim się gubią.
Twoje dane zostają u Ciebie
Instalacja w Twojej infrastrukturze, w kontenerze. Nawet dane testowe – pytania, oczekiwane odpowiedzi, raporty – nie opuszczają organizacji. Krytyczne w bankach, ubezpieczeniach, administracji publicznej.
Bez developerów
Wejście to plik Excel z pytaniami i oczekiwanymi odpowiedziami. Wynik – raport mailem. Product Owner uruchamia samodzielnie. Bez kodu, bez konfiguracji, bez szkoleń poza krótkim wdrożeniem zespołu.
W godzinach, nie tygodniach
Kontener na serwerze klienta + dostęp do asystenta przez API lub GUI + szkolenie 2-3h dla zespołu. Od podpisania do pierwszych raportów – typowo tydzień. Do stabilnej regresji codziennej – kolejne 1-2 tygodnie.
Ocena lokalna domyślnie, z Twoim LLM opcjonalnie
Ocenę odpowiedzi prowadzą modele ML uruchamiane lokalnie (Python) – bez wysyłania danych poza Twoją infrastrukturę i bez rachunku za tokeny przy 800 runach dziennie. Jeśli chcesz precyzji LLM-as-judge, podepniemy Twój własny model (Azure OpenAI, AWS Bedrock, on-prem) – decyzja należy do Ciebie, infrastruktura zostaje Twoja.
Po polsku – naprawdę
Semantyczna ocena odpowiedzi uwzględnia polską fleksję, końcówki, skróty i składnię. Globalne narzędzia oceniają tekst tak, jakby był po angielsku – w polskim się gubią.
Twoje dane zostają u Ciebie
Instalacja w Twojej infrastrukturze, w kontenerze. Nawet dane testowe – pytania, oczekiwane odpowiedzi, raporty – nie opuszczają organizacji. Krytyczne w bankach, ubezpieczeniach i administracji publicznej.
Bez developerów
Wejście to plik Excel z pytaniami i oczekiwanymi odpowiedziami. Wynik – raport mailem. Product Owner uruchamia samodzielnie. Bez kodu, bez konfiguracji i bez szkoleń poza krótkim wdrożeniem zespołu.
W godzinach, nie tygodniach
Kontener na serwerze klienta + dostęp do asystenta przez API lub GUI + szkolenie 2–3h dla zespołu. Od podpisania do pierwszych raportów – typowo tydzień. Do stabilnej regresji codziennej – kolejne 1–2 tygodnie.
Ocena lokalna domyślnie, z Twoim LLM opcjonalnie
Ocenę odpowiedzi prowadzą modele ML uruchamiane lokalnie (Python) – bez wysyłania danych poza Twoją infrastrukturę i bez rachunku za tokeny przy 800 runach dziennie. Jeśli chcesz precyzji LLM-as-judge, podepniemy Twój własny model (Azure OpenAI, AWS Bedrock, on-prem) – decyzja należy do Ciebie, infrastruktura zostaje Twoja.
⎯ W PRAKTYCE
Od pytania do raportu – trzy kroki
Importujesz pytania
z Excel
Twoje pytania biznesowe + oczekiwane odpowiedzi. Możemy pomóc je przygotować – w naszych projektach standardowo dostarczamy zestawy pytań niejednoznacznych, granicznych, manipulacyjnych i kontrolnych, których sam zespół klienta zwykle nie pomyśli przygotować.
Platforma odpytuje Twojego asystenta
Setki pytań w minutach. Każde pytanie zadawane wielokrotnie, żeby zmierzyć stabilność. Ocena na cztery wymiary – automatycznie.
Dostajesz raport
Wynik na poziomie pojedynczego pytania, zestawu testowego i ścieżek krytycznych. Trend w czasie. Co się poprawiło od ostatniego uruchomienia, co się pogorszyło.
Pełny cykl 300 pytań – około 30 minut. 500 pytań – godzina. Pełna regresja nocna – kilka godzin
⎯ CASE STUDY
Codzienne testy Wirtualnego Asystenta Warszawy
300 pytań × 800 uruchomień × 2 miesiące
Wirtualny Asystent pomaga mieszkańcom Warszawy w 12 kategoriach spraw urzędowych – od podatków i opłat po sprawy obywatelskie.
⎯ CASE STUDY
Codzienne testy Wirtualnego Asystenta Warszawy
300 pytań × 800 uruchomień × 2 miesiące
Wirtualny Asystent pomaga mieszkańcom Warszawy w 12 kategoriach spraw urzędowych – od podatków i opłat po sprawy obywatelskie.
Asystent typu RAG
Szeroki zakres tematyczny, wymagający wiedzy eksperckiej
Testy biznesowe (odbiorcze)
Niezależna weryfikacja jakości przed wdrożeniem zmian
Testy regresyjne
Cyklicznie powtarzane testy po kolejnych aktualizacjach
Wybrane słabości asystenta znalezione podczas testów:
- „Krótka pamięć” asystenta w długich konwersacjach
- Podatność na pytania sugerujące fałszywe założenia
- Brak powtarzalności tej samej odpowiedzi przy wielokrotnym zadaniu pytania
- Problem z wyrażeniami czasowymi („wczoraj”, „za tydzień”)
- Błędy rozpoznawania nazw własnych
- „Krótka pamięć” asystenta w długich konwersacjach
- Podatność na pytania sugerujące fałszywe założenia
- Brak powtarzalności tej samej odpowiedzi przy wielokrotnym zadaniu pytania
- Problem z wyrażeniami czasowymi („wczoraj”, „za tydzień”)
- Błędy rozpoznawania nazw własnych
⎯ KTO ZA TYM STOI
Soflab Technology
Największa polska firma testowania oprogramowania. Asystentów AI testujemy od momentu, w którym taka klasa systemów w ogóle pojawiła się na rynku.
oprogramowania
Innowacyjności
Emilia Rucińska
Liderka zespołu, który projektuje metodologię testowania asystentów AI i rozwija platformę do jej automatyzacji. Prowadzi komercyjne projekty testów asystentów AI od momentu, w którym taka klasa systemów pojawiła się na rynku.
⎯ CENNIK
Płacisz za sloty. Tyle, ile naprawdę testujesz.
Model wyceny opiera się na liczbie środowisk asystentów, które testujesz równolegle. Bez ukrytych kosztów tokenów, bez opłat za użytkowników.
Z czego składa się koszt
Subskrypcja per slot
Płacisz miesięcznie za każdy slot – każde aktywne środowisko asystenta AI dostępne do testów (np. DEV, TEST, UAT, STAGE).
Onboarding per asystent
Jednorazowa opłata za podłączenie nowego asystenta: integracja, konfiguracja skryptu interakcji, dostosowanie analizy językowej i faktograficznej.
Szkolenia w cenie wdrożenia
Train-the-trainer dla super-usera i szkolenie praktyczne dla testerów zawarte w onboardingu pierwszego asystenta.
Bez kosztów tokenów
Brak dodatkowych opłat za zużycie tokenów modeli językowych. Rozliczenie jest przewidywalne miesiąc do miesiąca.
Ile to kosztuje
Policzmy Twój przypadek na konkretnych liczbach
Podaj liczbę asystentów i środowisk — wrócimy z konkretną wyceną subskrypcji, onboardingu i ewentualnymi rabatami wolumenowymi. Od razu na Twoich danych, bez prezentacji sprzedażowej.
⎯ WSPARCIE WDROŻENIA
Wsparcie dobrane do skali wdrożenia
Opcjonalne usługi przyspieszają start programu testów i zwiększają pokrycie ryzyk. Wyceniane indywidualnie pod potrzeby klienta.
Referencyjne zestawy pytań
Budowa bazy pytań kontrolnych, trudnych i wysokiego ryzyka, dopasowanej do domeny klienta.
Prowadzenie testów AI
Planowanie cykli, utrzymanie zestawów, analiza wyników i rekomendacje zmian.
Testy odporności (prompt injection)
Scenariusze jailbreak, obejścia polityk, ujawniania danych oraz raport ryzyk.
Testy wydajności i stabilności
Pomiar czasu odpowiedzi, przepustowości i zachowania asystenta pod obciążeniem.
Defect triage z dostawcą
Klasyfikacja błędów, priorytetyzacja oraz komunikacja z dostawcą testowanego asystenta.
Integracja z systemami klienta (API)
Weryfikacja akcji wykonywanych przez asystenta AI w innych systemach.
30 minut. Demo na żywo.
Twój przypadek.
Pokażemy platformę, przejdziemy przez Twój scenariusz, opowiemy o realnych wnioskach z wdrożeń.
- Pokażemy platformę odpytującą asystenta na żywo
– z oceną na cztery wymiary - Przejdziemy przez Twój scenariusz: odbiór od dostawcy, rozwój wewnętrzny, czy wielu asystentów w organizacji
- Pokażemy konkretne wnioski z wdrożenia w Urzędzie m.st. Warszawy – co działa, co było trudne, co zrobilibyśmy inaczej
- Powiemy, czy ma to sens w Twojej sytuacji. Także wtedy, gdy odpowiedź brzmi „nie teraz”
Emilia Rucińska
Specjalista Testów Rozwiązań AI
FAQ
Testy asystenta AI odpowiadają na cztery klasy ryzyka:
- Poprawność merytoryczna — czy odpowiedzi zawierają prawdziwe fakty
- Zgodność z zasadami — czy asystent nie wychodzi poza swoją rolę
- Odporność — jak asystent radzi sobie z pytaniami spoza scenariusza biznesowego
- Stabilność — czy odpowiada spójnie w czasie
- Trafność — czy odpowiedź jest poprawna merytorycznie i na temat. Oceniamy zarówno zgodność semantyczną (czy odpowiedź dotyczy zadanego pytania), jak i zgodność merytoryczną (czy fakty są prawdziwe).
- Zgodność — czy asystent trzyma się zasad zapisanych w prompcie systemowym: języka, roli, zakresu, stylu, ograniczeń bezpieczeństwa. Asystent może poprawnie odpowiadać na pytania merytoryczne i jednocześnie łamać własne reguły.
- Odporność — jak asystent radzi sobie z pytaniami, których zespół wdrożeniowy nie testował: pytaniami z literówkami, niejednoznacznymi, spoza zakresu, sugerującymi fałszywe założenia, manipulacyjnymi, wyrażeniami czasowymi („w ten weekend").
- Stabilność — czy asystent odpowiada spójnie, gdy to samo pytanie jest zadawane wielokrotnie. Ten wymiar ujawnia niedeterminizm LLM i dryf jakości w czasie.
Platforma automatycznie mierzy wszystkie cztery wymiary i prezentuje wyniki w jednym raporcie.
W jednym z naszych projektów zadaliśmy asystentowi 10 razy to samo pytanie: „Kto jest prezesem firmy?". Wyniki:
- 6 odpowiedzi poprawnych (aktualny prezes)
- 2 odpowiedzi wskazujące poprzedniego prezesa
- 2 odpowiedzi z osobami zmyślonymi (nieistniejącymi w organizacji)
Dlatego nasza platforma udostępnia testy spójności : to samo pytanie jest zadawane 5–10 razy w różnych momentach, a wyniki są porównywane. Bez takiego pomiaru ocena jakości asystenta opiera się na wrażeniu, a nie na danych.
- zada asystentowi setki lub tysiące pytań
- porówna uzyskane odpowiedzi z przygotowanym wzorcem
- oceni ich sens i poprawność merytoryczną
- wykryje niespójności odpowiedzi, odchylenia jakościowe, potencjalne błędy
- wygeneruje szczegółowe raporty jakości oraz zaprezentuje trendy zmian w czasie
- zgodność semantyczną (sens odpowiedzi)
- zgodność merytoryczną (fakty, słowa kluczowe)
- zgodność ze stylem, tonem i zasadami organizacji
- Odpowiedzi sprzeczne z oczekiwanym wzorcem
- Duża niespójność odpowiedzi przy powtarzaniu tego samego pytania
- Niskie podobieństwo semantyczne do oczekiwanej odpowiedzi
- Odchylenia od trendów jakości obserwowanych wcześniej
To pokazuje, dlaczego ocena manualna jest niewystarczająca — ludzkie oko nie weryfikuje każdej liczby w długiej odpowiedzi. Automatyczna weryfikacja merytoryczna robi to dla każdego faktu z osobna.
- Asystentów typu chatbot z bazą wiedzy (architektura RAG) — najczęstszy przypadek w bankowości, ubezpieczeniach i administracji publicznej
- Asystentów LLM opartych o własne prompty systemowe bez bazy wiedzy
- Asystentów multimodalnych obsługujących zarówno tekst, jak i dokumenty lub obrazy
- Agentów AI wykonujących akcje (np. rezerwacje, transakcje, integracje z systemami zewnętrznymi) — tu pracujemy w wariancie customowym z dodatkową warstwą weryfikacji działań agenta w środowisku klienta
- osoby biznesowe
- testerzy QA
- analitycy
- zestaw 200 pytań — około 30 minut
- zestaw 500 pytań — około 1–1,5 godziny
- Pełna regresja z wieloma zestawami — od kilku godzin do całej nocy
- nawet 10× szybsze cykle testowe
- znacząca redukcja ryzyka błędów
- niższe koszty wdrożenia i utrzymania
- decyzje oparte na obiektywnych danych
- krótszy time-to-market
- stabilna i spójna jakość odpowiedzi
Wypełnij formularz i umów się na spotkanie.