Разбираем, как в ИИ‑системах появляются правила валидации, обработка ошибок и крайние случаи: от форматов данных до ретраев, фолбэков и мониторинга.
ИИ‑модель по своей природе «генерирует»: она предлагает правдоподобный вариант ответа на основе вероятностей. А продукт «должен гарантировать»: что пользователь получит результат нужного вида, в нужных границах и без неожиданных последствий. Это фундаментальное расхождение и создаёт потребность в правилах валидации и механизмах безопасного отказа.
Даже если ответы модели часто выглядят убедительно, один «плохой» ответ может:
Правила — это не попытка «заковать» модель, а способ сделать поведение продукта предсказуемым.
Валидность — это не только «без ошибок». Обычно проверяют три слоя:
Формат: структура, типы данных, обязательные поля, длина, язык.
Смысл: ответ действительно отвечает на вопрос, не противоречит исходным данным, не выдумывает факты, соблюдает контекст.
Ограничения: безопасность, политика контента, конфиденциальность, допустимые темы и действия.
Если продукт принимает решение (показывает цену, оформляет заявку, отправляет письмо), любой из слоёв становится критичным.
Генеративные модели не дают стопроцентной гарантии: изменился вход, обновилась модель, пришёл необычный запрос — и поведение «поплыло». Крайние случаи часто «не видны» в тестовых примерах, потому что пользователи формулируют запросы иначе, чем команда ожидала.
Дальше — не теория «как устроен ИИ», а практические принципы: что валидировать, какие сбои встречаются чаще всего, как проектировать сообщения об ошибках, ретраи и фолбэки, и как со временем удерживать качество через мониторинг и тесты.
Прежде чем писать правила, зафиксируйте «контракт результата»: что именно система должна вернуть, в каком виде и с какими границами допустимого. Контракт — это договор между генерацией и остальным продуктом (интерфейсом, интеграциями, аналитикой). Без него валидация превращается в набор случайных проверок.
Один и тот же ИИ‑шаг может отдавать:
Тип выхода определяет базовые проверки: для текста важны тон, длина и запреты; для JSON — структура и типы; для команд — безопасность и ограниченный словарь действий.
На практике это особенно заметно в продуктах, где ИИ не просто «отвечает», а запускает цепочку действий. Например, в vibe‑coding платформах вроде TakProsto.AI модель может по чату формировать структуру экранов, эндпоинты и настройки — и если контракт результата не определён (какие сущности, какие поля, какие ограничения), ошибка формата быстро превращается в ошибку выполнения.
Контракт полезно формулировать в двух слоях:
Минимум (must-have): обязательные поля, допустимые типы, язык, отсутствие пустых значений, валидный формат дат/чисел, недопустимые темы или персональные данные.
Максимум (nice-to-have и границы): максимальная длина ответа, лимиты списков, допустимое количество вариантов, требуемый уровень детализации, правила округления, единицы измерения.
Заранее решите, что делать с «частично верным» результатом: принять с пометкой, запросить уточнение или отклонить.
Практичные места:
«Почти JSON», «почти дата» или «почти правильная команда» часто опаснее, чем явный отказ: система может молча записать неверные данные, запустить не то действие или показать пользователю уверенную, но некорректную информацию.
Хороший контракт делает поведение предсказуемым: либо результат проходит проверки и используется, либо возвращается понятная ошибка и безопасный сценарий (например, повтор генерации или запрос уточнения).
Валидация в ИИ‑продукте — это не одна проверка «всё ли ок», а набор уровней, которые ловят разные классы ошибок. Чем выше уровень, тем ближе он к бизнес‑смыслу и тем дороже обходится ошибка.
Это базовый слой, который проверяет форму результата: типы данных, обязательные поля, допустимые значения.
Например, если модель должна вернуть JSON с полями status, items и total, синтаксическая валидация отсекает ответы без нужных ключей, с неправильными типами (строка вместо числа) или со значениями вне перечисления (например, status: "okey"). Этот уровень обычно быстрый, однозначный и хорошо автоматизируется схемами.
Даже идеально оформленный ответ может быть логически неверным. Семантические проверки смотрят на взаимосвязи и непротиворечивость.
Примеры:
total в пределах допустимой погрешности;Этот слой часто опирается на правила домена, простые вычисления, справочники и контекст запроса.
Иногда нужно ограничить «разброс» генерации: длину текста, количество пунктов, язык ответа, наличие структуры.
Типичные пороги:
Пороговые правила не доказывают корректность, но эффективно ловят деградации и «разъезды» стиля.
Отдельный слой — запреты и фильтры: опасные инструкции, просьбы о вреде, утечки персональных данных.
Практика: выделять такие проверки в самостоятельный модуль, чтобы они применялись одинаково для всех сценариев и не зависели от качества подсказки. Это упрощает аудит и снижает риск «случайно разрешить лишнее» при изменениях продукта.
Правила валидации редко придумывают «с нуля». Обычно они появляются после того, как система несколько раз повела себя неожиданно: выдала красивый, но неверный ответ, пропустила обязательный фрагмент или начала «плавать» между вариантами. Эти сбои — не только проблема качества, но и источник конкретных требований: что именно проверять до и после генерации.
Одна из самых опасных ситуаций — когда модель звучит убедительно, но подставляет выдуманные цифры, даты, ссылки на несуществующие документы или «воспроизводит» якобы ваши внутренние данные. В ответ на это рождаются правила: запрет на утверждения без опоры на источники, обязательные ссылки на входные данные, проверка чисел и именованных сущностей, а также явное разделение «известно из контекста» и «предположение».
В генеративных сценариях часто важен контракт формата: например, нужно заполнить поля, перечислить шаги, вернуть JSON или таблицу. Типовой сбой — модель «забывает» поле, меняет порядок, не дописывает конец. Отсюда появляются правила минимальной полноты: список обязательных полей, проверка структуры, контроль пустых значений и ограничение на «и т.д.» вместо конкретики.
Даже простая задача маршрутизации (категория обращения, приоритет, тональность) может давать стабильные ошибки на пограничных формулировках. Поэтому вводят правила согласованности: допустимые значения меток, пороги уверенности, запрет на взаимоисключающие категории и перепроверка на «красные флаги» (например, признаки срочности).
Если одинаковый вход иногда приводит к разным решениям, страдает доверие и повторяемость процессов. Это подталкивает к правилам детерминизации: фиксированные параметры генерации, шаблоны ответа, нормализация входа и пост‑проверка, что вывод соответствует выбранной политике (например, всегда один стиль, одна шкала оценок, одна логика).
Правила валидации редко удаётся полностью «спроектировать на бумаге». Они рождаются из столкновения с реальными запросами, реальными сбоями и реальной ценой ошибок — от лишних минут поддержки до финансовых потерь или рисков для репутации.
Лучший источник — то, что уже происходит в продукте:
Важно сохранять не только финальный ответ, но и контекст: входные данные, настройки, версию промпта/модели, время, источник.
Дальше примеры группируют: «не тот формат», «не те поля», «галлюцинации фактов», «противоречие политике», «слишком общий ответ», «пропущены ограничения пользователя». Для каждого кластера полезно прикинуть:
Это помогает не тратить недели на редкую мелочь и не пропустить тихий, но дорогой класс проблем.
Один и тот же сбой можно лечить по‑разному:
Ориентир простой: если система не уверена, что исправление сохранит смысл, лучше спросить.
Валидация должна защищать, а не раздражать. Правило хорошее, если оно:
Практический приём: прежде чем вводить жёсткий блок, попробуйте неделю в режиме «тихого» предупреждения и посмотрите, сколько ложных срабатываний и сколько спасённых кейсов.
Ошибки в ИИ‑системе неизбежны: меняется пользовательский ввод, модель «фантазирует», внешние сервисы отвечают нестабильно. Цель обработки ошибок — не «спрятать проблему», а предсказуемо завершить сценарий: сохранить доверие, не навредить и дать следующий шаг.
На практике полезно сразу разделять хотя бы четыре источника:
Это не бюрократия: от класса зависит реакция и текст сообщения.
Базовый набор стратегий:
Важно заранее определить, какие операции допустимо повторять (идемпотентные), а где повтор может привести к двойному списанию или дублированию действий.
Хорошее сообщение отвечает на три вопроса: что произошло, почему это важно для пользователя, что можно сделать дальше. При этом не стоит раскрывать внутренние логи, названия сервисов, ключи, конфигурации и «сырые» трассировки.
Пример формулировки: «Не удалось получить данные из внешнего источника. Попробуйте ещё раз через минуту или уточните запрос без ссылки на документ». Детали — в наблюдаемости и журналировании, а не на экране пользователя (см. /blog/monitoring).
Генеративная цепочка редко состоит из одного вызова модели: обычно есть поиск по базе знаний, вызовы инструментов, сбор контекста, генерация, пост‑обработка и валидация. Поэтому «устойчивость» здесь — это не одна настройка, а набор правил: когда повторять шаг, сколько ждать и что делать, если шаг не удался.
Ретраи полезны, когда сбой вероятно временный: сетевой таймаут, 429/лимиты, кратковременная недоступность сервиса, гонка при чтении данных. В таких случаях повтор с экспоненциальной задержкой и джиттером (случайным разбросом) часто возвращает систему в норму.
Но ретраи могут ухудшить ситуацию, если причина детерминированная: неверный формат входных данных, конфликт версий схемы, слишком длинный контекст, запретный токен, ошибка в промпте, систематически «плохой» источник данных. Тогда повтор только увеличивает задержку и стоимость, а иногда ещё и усиливает нагрузку на соседние компоненты.
Практичное правило: ретраить только те шаги, где вы умеете распознать «временный» класс ошибок, и ограничивать число попыток (например, 1–2 повтора) с бюджетом по времени.
Таймаут нужен на каждом узле цепочки и на весь запрос целиком. Иначе один зависший инструмент «съест» слот в очереди и начнёт тянуть за собой всю систему.
Разделяйте:
Хорошая практика — завершать цепочку заранее, если дедлайн почти исчерпан, и переходить к фолбэку, а не пытаться «успеть любой ценой».
Фолбэк должен быть предсказуемым и безопасным. Типовые варианты:
Важно: фолбэк — не «волшебная кнопка», а заранее описанный сценарий с теми же проверками, что и основной путь.
Если вы перешли на упрощённый режим, лучше прямо сказать об ограничениях без самоуничижения: что именно недоступно (например, «не удалось подключиться к базе знаний, отвечаю по общим сведениям») и что пользователь может сделать (повторить запрос позже, уточнить исходные данные). Это снижает риск неверных решений и повышает доверие к системе.
Крайний случай — это не просто «редкий запрос». Обычно у него есть хотя бы один из трёх признаков: он встречается нечасто, обходится дорого (деньгами, репутацией, безопасностью) или его сложно заметить до того, как он уже навредил.
Главная проблема в том, что такие ситуации плохо видны заранее: данные для разработки и демо почти всегда «нормальные», а пользователи в реальности проверяют систему на прочность — намеренно или случайно.
Чаще всего источники крайних случаев лежат на поверхности, но их недооценивают:
Каждая из этих категорий может приводить к тому, что модель «понимает» задачу иначе, чем ожидалось, и формально корректный ответ оказывается бесполезным.
Крайние случаи часто рождаются из конфликтов, которые невозможно решить одним универсальным правилом: «кратко vs подробно», «креативно vs строго по формату», «вежливо объяснить vs не раскрывать лишнее». На «средних» запросах компромисс незаметен, а на границах — проявляется резко: модель начинает игнорировать формат, добавлять лишнее или, наоборот, терять важные детали.
Рабочая стратегия обычно выглядит так:
Так крайние случаи перестают быть «непредсказуемыми» — и превращаются в управляемую очередь улучшений.
Даже хорошие модели периодически «съезжают» по формату или делают лишние допущения. Поэтому качество в ИИ‑продукте держится не на одном промпте, а на наборе простых автоматических барьеров: сначала проверяем «можно ли это вообще принять», потом аккуратно правим мелочи, и только затем решаем, можно ли этому доверять.
Самый практичный инструмент — схема ответа. Если вы ожидаете JSON, задайте точную структуру: какие поля обязательны, какие типы значений допустимы, можно ли оставлять поле пустым.
Например, правило «price — число, currency — только RUB|USD|EUR, items — массив объектов» отсекает половину проблем ещё до бизнес‑логики. На этом уровне важно не «умничать», а фиксировать то, что критично для системы: наличие ключей, ограничения длины, допустимые значения, отсутствие неожиданных полей.
Дальше идут действия, которые можно делать безопасно и предсказуемо:
Здесь полезно правило: пост‑обработка не должна «додумывать» содержание. Она чинит форму, а не переписывает решение.
Если ответ содержит факты, стоит встраивать проверки на уровень требований: где модель должна дать ссылку на источник, а где — обязана маркировать неопределённость.
Практика:
Автоматизируйте всё, что проверяется формально (структура, диапазоны, правила безопасности, наличие источников). А вот рискованные зоны — юридические выводы, медицинские рекомендации, финансовые обещания — лучше переводить в режим подтверждения человеком или отдельным сервисом‑источником истины.
Хорошее правило: модель может предлагать вариант, но система принимает решение только после прохождения проверок и, при необходимости, ручного согласования.
Даже идеальные правила валидации со временем «стареют»: меняются промпты, данные, модель, бизнес‑ожидания. Поэтому качество в ИИ‑системах держится не на одном удачном релизе, а на постоянной наблюдаемости и регулярных проверках.
Мониторинг стоит строить вокруг нескольких простых, но показательных метрик:
Важно смотреть не только средние значения, но и всплески: один новый сценарий может резко повысить стоимость или процент отказов.
Для генеративных цепочек недостаточно логировать «вход → выход». Полезно сохранять:
Трассировка по одному request_id позволяет быстро ответить на главный вопрос инцидента: проблема в формате, в фактах, в инструменте, в лимитах или в данных.
Юнит‑тестов на функции здесь недостаточно — нужны наборы запросов:
Для генеративности важно задавать допуски: проверять структуру, ключевые факты, наличие обязательных пунктов, а не слово‑в‑слово совпадение.
Рабочий цикл выглядит так: нашли инцидент в мониторинге → воспроизвели по логам → добавили/уточнили правило валидации или пост‑обработку → закрепили кейс тестом → вывели новую метрику/алерт, чтобы проблема не вернулась.
Так система постепенно становится предсказуемее, а качество — управляемым, а не «на удаче».
Правила валидации и обработка ошибок не живут сами по себе: это часть процесса, где у каждого шага должен быть владелец. Иначе система постепенно «разъезжается»: появляются новые сценарии, меняются источники данных, обновляются модели — а набор проверок остается прежним.
Проверка человеком нужна не «на всякий случай», а по сигналам риска. Обычно её включают, когда:
Практика: делайте двухконтурную схему. Первый контур — автоматические проверки и безопасные отказы. Второй — очередь на ревью, где оператор видит исходный запрос, ответ модели, какие правила сработали, и рекомендуемую правку. Важно измерять нагрузку на ревьюеров: если ручная проверка «переполняется», значит правила слишком строгие или сценарий не готов к автоматизации.
Этот подход особенно полезен, когда ИИ участвует в создании программного продукта «под ключ». Например, если команда собирает прототипы через TakProsto.AI (чат‑интерфейс + цепочки агентов для генерации фронтенда, бэкенда и структуры данных), то human‑in‑the‑loop логично включать на шагах, где затрагиваются платежи, доступы, хранение персональных данных и любые необратимые операции (деплой, изменение схемы БД, удаление данных).
Управление рисками стоит оформлять как отдельный слой требований к валидации:
Полезно заранее договориться, кто принимает риск: продукт/бизнес владеет решением «запускаем или нет», а инженерия — качеством механизма проверок.
Отдельный практический момент для российского рынка — требования к размещению и обработке данных. Если критично, чтобы данные не уходили за пределы страны, учитывайте это в правилах логирования и валидации входов/выходов. В TakProsto.AI, например, акцент сделан на работе на серверах в России и использовании локализованных/opensource LLM‑моделей — но даже в таком контуре политика хранения логов и маскирование чувствительных полей остаются обязательными.
Минимальный набор документов, который реально поддерживать:
Такой пакет документов сокращает споры «это баг или фича» и ускоряет онбординг команды.
Перед запуском пройдите короткий список:
Если нужна опора на практики и шаблоны, соберите внутренний «плейбук» и обновляйте его вместе с продуктом — полезную подборку материалов удобно держать в /blog, а модель сопровождения и стоимость процессов (ревью, мониторинг, SLA) — прозрачно описать на /pricing.
Это способ превратить вероятностную генерацию в предсказуемое поведение продукта. Правила фиксируют, что считается корректным результатом, и не дают одному «плохому» ответу:
В итоге система либо проходит проверки и работает дальше, либо делает безопасный отказ с понятным следующим шагом.
Контракт результата — это явное описание того, что именно должен вернуть ИИ‑шаг и в каких границах.
Минимально в контракте обычно фиксируют:
Без контракта валидация превращается в набор случайных проверок и быстро «разъезжается» при изменениях.
Практично разделять минимум на три уровня:
Так проще локализовать причину сбоя и выбрать правильную реакцию.
«Почти правильно» часто проходит дальше по пайплайну и становится тихой ошибкой: данные записались неверно, действие выполнено не то, пользователь получил уверенный, но неправильный результат.
Явный отказ лучше, потому что:
Типовые сбои, под которые обычно заводят проверки:
Для каждого класса полезно заранее решить: блокируем, предупреждаем, автоисправляем или просим уточнить.
Обычно правило появляется из цикла:
Это быстрее и практичнее, чем пытаться придумать «идеальный набор» заранее.
Полезно различать хотя бы четыре класса:
Класс влияет на действие: где-то уместен retry, где-то нужно уточнение, а где-то — безопасный отказ без повторов.
Ретрай помогает, когда ошибка временная: сетевой сбой, 429/лимиты, краткая недоступность сервиса.
Ретрай вреден, когда причина детерминированная:
Практика: ретраить только распознаваемые транзитные ошибки, ограничить попытки (1–2) и держать общий бюджет по времени (дедлайн).
Крайние случаи часто возникают из:
Лучший подход — копить библиотеку таких кейсов, прогонять их в регрессии и следить за метриками нарушений формата/отказов.
Базовый набор наблюдаемости:
Для диагностики полезны трассировки цепочки: шаги пайплайна, результаты проверок, причины ретраев, версии промпта и модели. Детали для пользователя — в интерфейсе, а техническая диагностика — в логах и /blog/monitoring.