Задачи → ориентир по цене

Стоимость услуг

5 вопросов. План и диапазон — сразу, без контакта.

Бесплатный аудитАудит
Разработка

Как собрать набор тестовых заданий для ИИ

3 мин чтения
Что получите после чтения

4 пункта чек-листа + 4 раздела разбора — готовая основа задачи разработчику.

4пункта чек-листа4раздела разбора4ключевых вывода
Кому полезноРуководителю проекта и разработчику
Что станет понятноЕсть повседневные и сложные ситуации
С чем уйдёте4 пункта чек-листа + 4 раздела разбора — готовая основа задачи разработчику.
Анна Соколова — автор Media Monster, портрет-иллюстрация
Автор рубрики «Контекстная реклама», Media Monster

Набор тестовых заданий помогает проверять ИИ на знакомых ситуациях после изменения запроса или процесса. Без него оценка часто сводится к впечатлению от последнего ответа. Несколько удачных примеров успокаивают, но не показывают, как система ведет себя при противоречиях, пустом входе или непривычном формате. Начните с задач из своей работы. Для каждой нужно заранее описать, какой результат считается правильным и какие ошибки недопустимы. Иначе тест превратится в обмен субъективными оценками.

Коротко — главное из статьи
  • Есть повседневные и сложные ситуации.
  • Для каждого задания задан критерий результата.
  • Неполные данные проверяют уточнение или остановку.
  • Часть примеров не используется для настройки запроса.
Содержание

Выберите типы ситуаций, которые действительно встречаются

Разделите будущий набор на обычные задания, пограничные случаи и явно недостаточные входные данные. Обычные примеры отражают повседневную нагрузку. Пограничные проверяют похожие категории, противоречивые формулировки или длинные документы. Недостаточные показывают, умеет ли процесс остановиться и запросить уточнение.

Не заполняйте весь набор исключительными головоломками. Если проверять только редкие сложности, можно получить искаженное представление о ежедневной полезности. Одновременно сохраняйте критичные редкие сценарии отдельной группой: их малая частота не делает последствия ошибки менее значимыми. У каждой группы должна быть понятная причина присутствия.

Ключевая тема материала. Выберите типы ситуаций, которые действительно встречаются: иллюстрация к статье «Как собрать набор тестовых заданий для ИИ»
Проблема и точка потери. Выберите типы ситуаций, которые действительно встречаются: иллюстрация к статье «Как собрать набор тестовых заданий для ИИ»

Опишите ожидаемое поведение до получения ответа

Для извлечения полей можно указать конкретные значения. Для краткого пересказа удобнее перечислить обязательные факты, недопустимые добавления и требования к объему. Если верных формулировок несколько, не заставляйте систему повторять единственную фразу: проверяйте смысл, а не случайное совпадение слов.

Для сравнения условий полезен материал Как использовать ИИ для понятных названий фильтров каталога.

В карточке теста сохраните вход, ожидаемый результат, критерий оценки и пояснение, зачем этот случай нужен. Добавьте допустимый вариант отказа или уточнения. Это особенно важно для неполных данных: выдуманный ответ не должен получать более высокую оценку только потому, что он выглядит законченным.

Аудитория и сценарий выбора. Опишите ожидаемое поведение до получения ответа: иллюстрация к статье «Как собрать набор тестовых заданий для ИИ»
Структура решения. Опишите ожидаемое поведение до получения ответа: иллюстрация к статье «Как собрать набор тестовых заданий для ИИ»
Данные и доказательства. Опишите ожидаемое поведение до получения ответа: иллюстрация к статье «Как собрать набор тестовых заданий для ИИ»

Условный пример для разбора обращений

Представим задачу распределения обезличенных обращений по трем темам: срок, состав заказа и состояние доставки. Обычный тест содержит один ясный вопрос. Сложный — два разных вопроса в одном сообщении. Неполный — фразу «опять все не так», по которой категорию нельзя надежно установить.

В последнем случае ожидается уточняющий вопрос, а не угадывание. Отдельная проверка содержит старую цитату внутри нового сообщения: система должна различить актуальную просьбу и пересказ предыдущего разговора. Еще один пример проверяет, сохраняет ли ответ исходный номер обращения, чтобы результат можно было сопоставить с входом.

Последовательность работы. Условный пример для разбора обращений: иллюстрация к статье «Как собрать набор тестовых заданий для ИИ»
Каналы и точки контакта. Условный пример для разбора обращений: иллюстрация к статье «Как собрать набор тестовых заданий для ИИ»
Бесплатный разбор сайта

Посмотрим задачу по структуре, удобству и доработке сайта.

Отправка формы не является заключением договора и не порождает обязательств сторон.

Сохраните часть примеров для независимой проверки

Если переписывать запрос после каждого неудачного примера, можно незаметно настроить его под известный набор. Поэтому выделите часть заданий, на которых не подбираете формулировки. Проверяйте эту часть после завершения очередного изменения и фиксируйте результат без дальнейшего подгона в том же цикле.

Если хочется сравнить этот сценарий с соседним, загляните в ИИ для производственной компании: где он помогает в работе с заявками и заказчиками.

Небольшой набор не доказывает надежность на любых входах. Его задача — обнаруживать конкретные ошибки и ухудшения. Условие приемки версии задавайте по группам: например, отсутствие пропущенных обязательных полей и корректная остановка во всех выбранных случаях недостаточности. Новый рабочий сбой добавляйте как отдельный тест с объяснением, а не просто увеличивайте количество примеров.

Сравнение вариантов. Сохраните часть примеров для независимой проверки: иллюстрация к статье «Как собрать набор тестовых заданий для ИИ»
Контрольные показатели. Сохраните часть примеров для независимой проверки: иллюстрация к статье «Как собрать набор тестовых заданий для ИИ»
Итог и следующий шаг. Сохраните часть примеров для независимой проверки: иллюстрация к статье «Как собрать набор тестовых заданий для ИИ»

Проверка перед работой

  • Есть повседневные и сложные ситуации.
  • Для каждого задания задан критерий результата.
  • Неполные данные проверяют уточнение или остановку.
  • Часть примеров не используется для настройки запроса.
Скачать чек-лист ↓

Что в итоге

Полезный тестовый набор сохраняет не только примеры, но и ожидания. Тогда изменение запроса можно оценить по воспроизводимым признакам, а ошибки превращаются в новые проверки.

Анна Соколова — автор Media Monster, портрет-иллюстрация
Автор рубрики «Контекстная реклама», Media Monster

Анна пишет для Media Monster о платном трафике: рекламный кабинет, контекстная реклама и аналитика рекламных кампаний.

С какими задачами к ней приходят

Самый частый запрос — «заявки дорогие, сделайте дешевле». Разбор почти всегда показывает, что стоимость заявки не главная проблема: обращения приходят, но не доходят до сделки, или доходят, но с чеком, при котором реклама не окупается. Второй по частоте случай — кампании работали, а потом перестали, и никто не может объяснить, что изменилось.

Отдельно приходят с обратной задачей: реклама работает, нужно масштабировать. Здесь важно не сломать то, что уже настроено, — резкое увеличение бюджета сбрасывает обучение стратегий и на месяц ухудшает результат.

Как работает

Строит работу вокруг экономики сделки. До настройки кампаний выясняет три числа: сколько стоит привлечение клиента сейчас, сколько компания зарабатывает с одной продажи и какой процент обращений доходит до денег. Без них оптимизация превращается в снижение стоимости клика ради самого снижения.

Второй принцип — сначала измеримость, потом бюджет. Если заявки по телефону не привязаны к источникам, а сделки не фиксируются, любые выводы о каналах будут наполовину выдуманными, и первым этапом становится настройка учёта.

Чего не делает

Не запускает кампании «на всякий случай» — каждая должна отвечать на вопрос, зачем она в структуре. Не оценивает результат по кликам и кликабельности: это рабочие показатели для диагностики, но не для отчёта клиенту. Не меняет настройки во время обучения стратегии, даже если очень хочется, — и объясняет клиенту, почему пауза в правках это тоже работа.

В блоге

Разбирает настройку и оптимизацию кампаний: автостратегии, геотаргетинг, ретаргетинг, распределение бюджета между каналами. Примеры приводит на условных, но типичных данных — реальные цифры клиентов защищены соглашением о неразглашении.

Портрет автора — иллюстрация, а не фотография.

Материал подготовлен по редакционной политике блога: разбор задачи, объяснение метода и проверка перед публикацией.

Планируете переделку сайта или упёрлись в платформу?
Бесплатно оценим текущее состояние и риски — до того, как вы начнёте что-то менять.
Оценить мой сайт

Что делать дальше

₽Посчитать экономикуСходится ли реклама при вашем чеке
—
?Задать вопросОтветим по вашей ситуации

Опишите задачу в двух словах — специалист ответит в мессенджере, обычно в течение рабочего дня. Без презентаций и обязательств.

Написать в мессенджере ↗
✓Заявка на продвижениеОценить мой сайт

Бесплатно оценим текущее состояние и риски — до того, как вы начнёте что-то менять.

Рейтинг статьи
Насколько полезен этот материал?

Поставьте оценку — она поможет редакции улучшать следующие разборы.

4,7из 5 оценка редакции
Оценка редакции — 4,7 из 5. Читательских оценок пока нет — ваша может стать первой.

Обсуждение 0

Спросите, что осталось непонятным — автор материала отвечает в комментариях.

Загружаем комментарии…
Комментарии — от подтверждённых читателей

Один раз подтвердите себя в мессенджере: так в обсуждении нет спама, а имя подставляется само. Мы видим только имя и никогда не пишем первыми без вашего запроса.

Читайте по теме

Разработкапро ИИ База знаний для нейросети: как перестать быть компанией, про которую всё придумано 4,7 Игорь Волков — автор Media Monster, портрет-иллюстрация Игорь Волков13 мин · 22 августа 2026 Ключевая тема материала. Откуда нейросеть берёт факты о вашей компании: иллюстрация к статье «База знаний для нейросети: как перестать быть компанией, про которую всё придумано» Ключевая тема материала. Откуда нейросеть берёт факты о вашей компании: иллюстрация к статье «База знаний для нейросети: как перестать быть компанией, про которую всё придумано» Проблема и точка потери. Шаг 1. Инвентаризация: 40 фактов вместо 40 страниц текста: иллюстрация к статье «База знаний для нейросети: как перестать быть компанией, про которую всё придумано» Проблема и точка потери. Шаг 1. Инвентаризация: 40 фактов вместо 40 страниц текста: иллюстрация к статье «База знаний для нейросети: как перестать быть компанией, про которую всё придумано» Аудитория и сценарий выбора. Шаг 1. Инвентаризация: 40 фактов вместо 40 страниц текста: иллюстрация к статье «База знаний для нейросети: как перестать быть компанией, про которую всё… Аудитория и сценарий выбора. Шаг 1. Инвентаризация: 40 фактов вместо 40 страниц текста: иллюстрация к статье «База знаний для нейросети: как перестать быть компанией, про которую всё… Структура решения. Шаг 2. Формулируем так, чтобы факт можно было процитировать: иллюстрация к статье «База знаний для нейросети: как перестать быть компанией, про которую всё придумано» Структура решения. Шаг 2. Формулируем так, чтобы факт можно было процитировать: иллюстрация к статье «База знаний для нейросети: как перестать быть компанией, про которую всё придумано»
↔ листать1/5
SEOпро ИИ Как сгенерировать описания для 500 карточек товара и не получить штампы 4,7 Максим Орлов — автор Media Monster, портрет-иллюстрация Максим Орлов15 мин · 22 августа 2026 Ключевая тема материала. Почему «напиши описание товара» даёт один и тот же текст на всю категорию: иллюстрация к статье «Как сгенерировать описания для 500 карточек товара и не получить… Ключевая тема материала. Почему «напиши описание товара» даёт один и тот же текст на всю категорию: иллюстрация к статье «Как сгенерировать описания для 500 карточек товара и не получить… Проблема и точка потери. Сырьё: какие поля выгрузки нужны, чтобы модель не выдумывала характеристики: иллюстрация к статье «Как сгенерировать описания для 500 карточек товара и не получить… Проблема и точка потери. Сырьё: какие поля выгрузки нужны, чтобы модель не выдумывала характеристики: иллюстрация к статье «Как сгенерировать описания для 500 карточек товара и не получить… Аудитория и сценарий выбора. Сырьё: какие поля выгрузки нужны, чтобы модель не выдумывала характеристики: иллюстрация к статье «Как сгенерировать описания для 500 карточек товара и не… Аудитория и сценарий выбора. Сырьё: какие поля выгрузки нужны, чтобы модель не выдумывала характеристики: иллюстрация к статье «Как сгенерировать описания для 500 карточек товара и не… Структура решения. Каркас описания: что задаём жёстко, что отдаём генерации: иллюстрация к статье «Как сгенерировать описания для 500 карточек товара и не получить штампы» Структура решения. Каркас описания: что задаём жёстко, что отдаём генерации: иллюстрация к статье «Как сгенерировать описания для 500 карточек товара и не получить штампы»
↔ листать1/5

← Все статьи рубрики «Разработка»

SEO-продвижение сайтов

Продвижение гостиницы: как получать прямые бронирования на сайте, а не только через посредников Продвижение базы отдыха и глэмпинга: как заполнить будни и межсезонье, а не только выходные Продвижение клининговой компании в поиске и на картах: районы выезда, страницы услуг и отзывы Продвижение типографии в поиске: какие страницы продукции нужны, чтобы получать заказы без рекламы Спрос на продвижение в нейросетях вырос в 7,9 раза за два года: что мы намерили Все статьи рубрики (164) →

Контекстная реклама

Реклама фотостудии: как связать объявления, залы и свободное время Реклама прачечной: услуги, загрузка и понятный маршрут до заказа Реклама ателье одежды: как разделить ремонт и пошив в объявлениях и на сайте Реклама бетона: как бетонному заводу получать заказы от частников и бригад, а не только звонки о цене Реклама магазина стройматериалов: как получать заказы от частных покупателей с доставкой на объект Все статьи рубрики (120) →

SMM и таргетированная реклама

Репутация в поиске: что видит клиент, когда набирает название вашей компании Продвижение в социальных сетях: кому подходит, а кому не стоит тратить время Реклама дизайнера интерьера: как превратить портфолио в запрос на проект Реклама парикмахерской: локальный спрос, запись и повторные визиты Нейросеть для креативов: где выигрыш, а где риск отказа модерации Все статьи рубрики (11) →

Разработка сайтов

Аудит юзабилити сайта: как проверить путь посетителя и составить список доработок Сайт компании по строительству бань: каталог проектов, калькулятор комплектации и заявки Сайт ландшафтной компании: как показать портфолио и цену, чтобы заявки приходили со схемой территории Сайт цветочного магазина: как устроить каталог и оформление заказа, чтобы букет покупали с телефона за пару минут Сайт турагентства: как показать экспертизу менеджеров и получать заявки на подбор тура Все статьи рубрики (116) →

Веб-аналитика и сквозная аналитика

Как использовать ИИ для нормализации характеристик каталога Как найти с помощью ИИ противоречия между вариантами товара ИИ для разбора запросов с нулевыми результатами поиска по сайту Как разобрать причины возвратов с помощью ИИ Как подготовить бриф из обезличенной заявки с помощью ИИ Все статьи рубрики (89) →

Кейсы с цифрами

Карточка модульного дивана: как показать размеры, модули и выбранную комплектацию Карточка матраса: как показать размер, жёсткость и различия моделей Обезличенный кейс: входные двери по составу комплектации и замеру — как нашли разрыв и перестроили маршрут Обезличенный кейс: серии межкомнатных дверей для нескольких помещений — как нашли разрыв и перестроили маршрут Обезличенный кейс: оптовый каталог по наличию и матрице запроса — как нашли разрыв и перестроили маршрут Все статьи рубрики (58) →

ИИ и нейросети в маркетинге

ИИ в продажах: какие задачи отдела продаж можно отдать нейросети, а какие нет Внедрение ИИ в бизнес: как выбрать процессы, провести пилот и масштабировать ИИ для интернет-магазина: какие задачи он закрывает, а какие только портит ИИ для строительной компании: где он помогает в работе с заявками, сметами и объектами ИИ-агенты для бизнеса: чем отличаются от чат-ботов и где реально экономят время Все статьи рубрики (30) →

Подтемы

Семантическое ядро Система аналитики Автостратегии рекламного кабинета Регионы и гео Интернет-магазины Техническое SEO Контент в соцсетях Стоимость заявки и окупаемость Контент-маркетинг Все подтемы (9) →

Словарь терминов

ДРР — что это CPL — что это CAC — что это Когортный анализ — что это UTM-метки — что это Цель — что это Коллтрекинг — что это Показатель отказов — что это Семантическое ядро — что это Все термины (104) →

Ниши и категории

Мебельный маркетинг 9 Дверной бизнес 7 B2B-сектор 9 Недвижимость 9 E-commerce 7 Автобизнес 8 Салоны красоты 4 Окна и остекление 7 Ремонт и отделка 8 Строительство домов и отделка 9 Все направления (22) →

Новые статьи

Аудит юзабилити сайта: как проверить путь посетителя и составить список доработок Реклама фотостудии: как связать объявления, залы и свободное время Реклама прачечной: услуги, загрузка и понятный маршрут до заказа Реклама ателье одежды: как разделить ремонт и пошив в объявлениях и на сайте Реклама бетона: как бетонному заводу получать заказы от частников и бригад, а не только звонки о цене Карта блога — все статьи

Блог Media Monster

О блоге Вопрос эксперту Бесплатный аудит сайта и рекламы Экспертиза и авторы Как мы готовим материалы Условия использования Политика конфиденциальности Согласие на обработку данных RSS-лента блога Карта сайта для нейросетей (llms.txt) Фирменное видео Автор: Максим Орлов Автор: Анна Соколова Автор: Дарья Лебедева Автор: Игорь Волков