大型语言模型（LLM）应用，特别是那些具有代理能力的，需要进行严格的红队测试，超越传统的软件测试。这种对抗性实践模拟攻击，以在用户或恶意行为者利用之前，发现数据泄露、业务逻辑故障和幻觉放大等漏洞。一个显著的例子是加拿大航空的聊天机器人，由于其 RAG 系统中的过时数据检索错误，提供了错误的丧亲票价信息，导致了一场航空公司败诉的诉讼。这一事件凸显了在部署前进行红队测试以识别和纠正生成响应与底层数据源之间差异的关键需求。 AI
影响 强调了在生产 LLM 应用中进行稳健测试和对抗性模拟的关键需求，以防止代价高昂的故障和法律后果。
排序理由 文章讨论了 LLM 应用开发和测试的最佳实践，并使用了具体的案例研究，而不是宣布新模型或研究。
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