
Карта навыков AI QA-инженера и план на 3 месяца
Восемь блоков навыков и понедельный план на 12 недель для тестировщика, который работает полный день: 5–7 часов в неделю, артефакт в конце каждой недели, список того, что можно смело отложить.
Материалов: 8

Восемь блоков навыков и понедельный план на 12 недель для тестировщика, который работает полный день: 5–7 часов в неделю, артефакт в конце каждой недели, список того, что можно смело отложить.

Что меняется, когда объект тестирования отвечает текстом и каждый раз по-разному: проблема оракула, недетерминизм, доли вместо pass/fail, новые классы дефектов. И что из вашего опыта тестировщика переносится без потерь.

Пять ступеней проверки ответов модели: точное совпадение, правила и схемы, смысловая близость, LLM-судья с идеей G-Eval и ручная разметка. Когда какой ступени достаточно, как выбирать пороги и с чего начинать метрики RAG.

Три известных смещения судьи (позиция, длина, самопредпочтение), как проверить каждое экспериментом, как посчитать согласие с людьми через accuracy и Cohen's kappa и какие решения принимать по результату.

Как отделить ошибки retriever от ошибок генерации: формулы Recall@K, Precision@K, MRR и NDCG, реализация на 30 строках Python, эксперимент с размером чанков и честные ограничения метрик.

Схема датасета, восемь типов вопросов, откуда их брать, как размечать эталоны и согласие разметчиков, как версионировать и не загрязнить датасет. С примером CSV и проверкой покрытия на Python.

Faithfulness, Answer Relevancy, Contextual Precision и Contextual Recall: что измеряет каждая метрика, какие пороги брать за точку старта и как по сочетанию значений понять, что чинить — retriever или промпт.
Классический набор метрик для RAG, но репозиторий переехал, а коммитов с февраля 2026 нет.