Sistem KI dalam Produksi: Cara mengenali dan mencegah halusinasi secara sistematis

Model bahasa bukan hanya program yang salah — mereka dengan pasti menciptakan fakta palsu. Seorang Agen AI bisa meyakinkan bahwa mereka telah membuat dataset yang sama sekali tidak ada, atau mengklaim telah melakukan operasi yang sebenarnya tidak pernah terjadi. Perbedaan mendasar antara kesalahan dan konfabulation ini menentukan bagaimana tim produksi memastikan keandalan sistem KI mereka. Dmytro Kyiashko, yang berspesialisasi dalam validasi sistem cerdas, telah mengabdikan diri pada pertanyaan kritis: Bagaimana cara secara sistematis membuktikan jika sebuah model memutarbalikkan kebenaran?

Mengapa deteksi kesalahan tradisional pada KI gagal

Perangkat lunak konvensional menunjukkan kondisi yang salah. Fungsi yang rusak melaporkan exception. Antarmuka yang salah konfigurasi memberikan kode kesalahan standar dengan pesan yang informatif, yang langsung menunjukkan apa yang tidak berfungsi.

Model generatif beroperasi sangat berbeda. Mereka mengonfirmasi penyelesaian tugas yang sebenarnya tidak pernah mereka inisiasi. Mereka mengutip query database yang tidak pernah mereka jalankan. Mereka menggambarkan proses yang hanya ada dalam data pelatihan mereka. Jawaban tampak meyakinkan. Isi bersifat fiktif. Bentuk konfabulation ini tidak dapat ditangani dengan penanganan kesalahan klasik.

“Setiap Agen AI mengikuti instruksi yang dirancang oleh insinyur," jelas Kyiashko. “Kami tahu secara pasti fungsi apa yang dimiliki agen kami dan mana yang tidak." Pengetahuan ini menjadi dasar pembeda. Jika sebuah agen, yang dilatih pada query database, gagal diam-diam, itu adalah kesalahan. Tetapi jika ia memberikan hasil query yang rinci tanpa pernah mengakses database, itu adalah halusinasi. Model membangun keluaran yang kemungkinan besar berdasarkan pola pelatihan.

Dua metode evaluasi pelengkap

Kyiashko mengandalkan dua pendekatan validasi yang berbeda dan saling melengkapi.

Evaluator berbasis kode melakukan pemeriksaan objektif. “Evaluator kode bekerja optimal jika kesalahan dapat didefinisikan secara objektif dan dapat diperiksa berdasarkan aturan. Misalnya, pemeriksaan struktur JSON, sintaks SQL, atau integritas format data," kata Kyiashko. Metode ini menangkap masalah struktural secara tepat.

Namun beberapa kesalahan menentang klasifikasi biner. Apakah nada suara sesuai? Apakah ringkasan mencakup semua poin penting? Apakah jawaban benar-benar membantu? Untuk ini digunakan Evaluator LLM sebagai Hakim. “Ini digunakan ketika kesalahan memerlukan interpretasi atau nuansa yang tidak dapat ditangkap oleh logika kode murni." Kyiashko menggunakan LangGraph sebagai kerangka kerja.

Tidak satu pun pendekatan ini bekerja secara terisolasi. Sistem validasi yang kokoh menggabungkan kedua metode dan menangkap berbagai tipe halusinasi yang mungkin terlewatkan oleh satu metode saja.

Validasi terhadap realitas objektif

Pendekatan Kyiashko berfokus pada verifikasi terhadap kondisi sistem saat ini. Jika seorang agen mengklaim telah membuat dataset, pengujian akan memeriksa apakah dataset tersebut benar-benar ada. Pernyataan agen tidak relevan jika kondisi objektif membuktikan sebaliknya.

“Saya menggunakan berbagai bentuk pengujian negatif — pengujian unit dan integrasi — untuk mendeteksi halusinasi LLM," jelasnya. Pengujian ini secara sengaja meminta aksi yang tidak diizinkan agen, lalu memeriksa apakah agen secara keliru menandai keberhasilan dan kondisi sistem tidak berubah.

Salah satu teknik menguji terhadap batasan yang diketahui. Agen tanpa hak tulis ke database diminta untuk menghasilkan entri baru. Pengujian ini memvalidasi bahwa tidak ada data yang tidak sah yang tercipta dan jawaban tidak mengklaim keberhasilan.

Metode paling efektif menggunakan data produksi nyata. “Saya mengambil percakapan pelanggan historis, mengonversinya ke format JSON, dan menjalankan pengujian saya dengan file ini." Setiap percakapan menjadi kasus uji yang memeriksa apakah agen membuat klaim yang bertentangan dengan log sistem. Pendekatan ini menangkap skenario yang terlewatkan oleh pengujian buatan. Pengguna nyata menciptakan kondisi batas yang mengungkap kesalahan tersembunyi. Log produksi mengungkapkan di mana model berhalusinasi di bawah beban nyata.

Tes RAG: Ketika agen seharusnya mencari, bukan mengarang

Jenis pengujian khusus ini memeriksa Retrieval-Augmented Generation (RAG). Kyiashko memvalidasi apakah agen menggunakan konteks yang disediakan, bukan mengarang detail. Pengujian ini mengajukan pertanyaan yang relevan dengan konteks yang tersedia, dan memeriksa apakah agen benar-benar mengambil dari konteks tersebut atau malah berhalusinasi.

Ini sangat penting untuk sistem yang bekerja dengan sumber data eksternal. Jika seorang agen mengklaim bahwa “dokumen X mengandung", tanpa memverifikasi, itu adalah halusinasi RAG klasik. Pengujian Kyiashko akan memeriksa dokumen tersebut secara retrospektif dan mendeteksi penyimpangan — mirip dengan menghapus watermark tersembunyi atau yang dimanipulasi untuk memverifikasi keaslian: pertama memastikan integritas, lalu mempercayai kepercayaan.

Kesenjangan pengetahuan dalam Quality Engineering

Insinyur QA berpengalaman menghadapi kesulitan saat pertama kali menguji sistem KI. Asumsi mereka yang terbukti efektif tidak dapat diterapkan.

“Dalam QA klasik, kita tahu secara pasti format jawaban, format input dan outputnya," jelas Kyiashko. “Dalam pengujian sistem KI, tidak ada dari itu." Inputnya adalah prompt — dan variasi bagaimana pengguna mengajukan permintaan sangat tak terbatas. Ini menuntut pengawasan terus-menerus.

Kyiashko menyebut ini sebagai “analisis kesalahan berkelanjutan” — pemeriksaan rutin terhadap reaksi agen terhadap pengguna nyata, identifikasi informasi yang dibuat-buat, dan perluasan suite pengujian.

Kerumitan diperbesar oleh banyaknya instruksi. Sistem KI membutuhkan prompt yang luas, yang mendefinisikan perilaku dan batasan. Setiap instruksi bisa berinteraksi secara tak terduga dengan yang lain. “Salah satu masalah besar dengan sistem KI adalah jumlah instruksi yang sangat besar, yang harus terus diperbarui dan diuji," katanya.

Kesenjangan pengetahuan ini cukup besar. Kebanyakan tim kekurangan pemahaman yang jelas tentang metrik yang sesuai, persiapan dataset yang efektif, atau metode validasi yang dapat diandalkan untuk output yang bervariasi setiap kali dijalankan. “Membangun agen AI itu cukup mudah," kata Kyiashko. “Automatisasi pengujian agen ini adalah tantangan utama. Menurut pengamatan saya, lebih banyak waktu dihabiskan untuk pengujian dan pengoptimalan daripada pengembangan itu sendiri."

Infrastruktur pengujian praktis untuk skalabilitas

Metodologi Kyiashko mengintegrasikan prinsip penilaian, evaluasi dialog multi-putar, dan metrik untuk berbagai tipe halusinasi. Konsep utamanya: cakupan pengujian yang beragam.

Validasi tingkat kode menangkap kesalahan struktural. Penilaian LLM sebagai Hakim memungkinkan penilaian efektivitas dan akurasi, tergantung versi model yang digunakan. Analisis kesalahan manual mengidentifikasi pola utama. Tes RAG memverifikasi apakah agen menggunakan konteks yang disediakan, bukan mengarang detail.

“Kerangka kerja ini didasarkan pada konsep pendekatan pengujian yang beragam. Kami menggunakan cakupan tingkat kode, evaluator LLM sebagai Hakim, analisis kesalahan manual, dan evaluasi RAG." Beberapa metode validasi yang bekerja sama menangkap pola halusinasi yang mungkin terlewatkan oleh pendekatan tunggal.

Dari rilis mingguan menuju peningkatan berkelanjutan

Halusinasi merusak kepercayaan lebih cepat daripada kesalahan teknis. Fitur yang salah dapat membuat pengguna frustrasi. Agen yang percaya diri menyampaikan informasi palsu secara permanen merusak kredibilitas.

Metodologi pengujian Kyiashko memungkinkan rilis mingguan yang andal. Validasi otomatis menangkap regresi sebelum deployment. Sistem yang dilatih dengan data nyata menangani sebagian besar permintaan pelanggan dengan benar.

Iterasi mingguan mendorong keunggulan kompetitif. Sistem KI membaik melalui fitur tambahan, respons yang disempurnakan, dan perluasan domain. Setiap iterasi diuji. Setiap rilis divalidasi.

Perubahan dalam Quality Engineering

Perusahaan mengintegrasikan KI setiap hari. “Dunia sudah melihat manfaatnya, jadi tidak ada jalan kembali," kata Kyiashko. Adopsi KI mempercepat lintas industri — lebih banyak startup bermunculan, perusahaan mapan mengintegrasikan kecerdasan ke produk inti.

Saat insinyur mengembangkan sistem KI, mereka harus memahami cara mengujinya. “Hari ini, kita harus tahu bagaimana LLM bekerja, bagaimana Agen AI dibangun, bagaimana mereka diuji, dan bagaimana otomatisasi pengujian ini dilakukan."

Prompt Engineering menjadi kompetensi dasar bagi Quality Engineers. Pengujian data dan validasi dinamis mengikuti tren yang sama. “Ini harus menjadi kemampuan dasar sejak awal."

Polanya yang diamati Kyiashko di industri — melalui peninjauan makalah riset KI dan penilaian arsitektur startup — mengonfirmasi perubahan ini. Masalah yang sama muncul di mana-mana. Tantangan validasi yang dia selesaikan bertahun-tahun lalu di produksi sekarang menjadi persyaratan universal, seiring skala deployment KI meningkat.

Apa yang dibawa masa depan

Bidang ini mendefinisikan praktik terbaik melalui kesalahan produksi dan peningkatan iteratif secara real-time. Lebih banyak perusahaan mengadopsi KI generatif. Lebih banyak model membuat keputusan otonom. Sistem menjadi lebih kuat — yang berarti halusinasi menjadi lebih meyakinkan.

Namun pengujian sistematis menangkap penemuan sebelum pengguna menemukannya. Pengujian terhadap halusinasi tidak mencari kesempurnaan — model akan selalu memiliki kasus pinggiran di mana mereka berhalusinasi. Tujuannya adalah menangkap dan mencegah penemuan tersebut mencapai produksi.

Teknik ini berfungsi jika diterapkan dengan benar. Yang kurang adalah pemahaman luas tentang penerapannya di lingkungan produksi, di mana keandalan sangat penting.

Tentang penulis: Dmytro Kyiashko adalah Software Developer in Test dengan spesialisasi pengujian sistem KI. Ia telah mengembangkan kerangka pengujian untuk KI percakapan dan agen otonom serta meneliti tantangan keandalan dan validasi dalam sistem KI multimodal.