Nếu bạn đã từng xây dựng một ứng dụng bằng các công cụ AI, có lẽ bạn đã trải qua cảm giác phấn khích ban đầu khi thấy ý tưởng của mình biến thành phần mềm hoạt động thực sự. Giao diện người dùng trông mượt mà, các tính năng cơ bản phản hồi đúng như mong đợi, và bản demo khiến ai cũng ấn tượng… cho đến khi… bắt đầu có vấn đề.
Người dùng thực sự bắt đầu tương tác với ứng dụng của bạn. Dữ liệu thực bắt đầu chảy qua hệ thống. Nhiều người dùng cố gắng sử dụng cùng lúc.
Và đó chính là lúc hầu hết các ứng dụng do AI tạo ra bắt đầu sụp đổ. Những gì hoạt động hoàn hảo trong bản demo được kiểm soát thường sẽ thất bại khi gặp điều kiện thực tế.
Bạn có thể phát hiện nhiều vấn đề này trước khi chúng làm hỏng dự án của mình. Dưới đây là ba chiến lược kiểm tra không cần bằng cấp về khoa học máy tính, nhưng có thể cứu dự án của bạn khỏi kết cục phổ biến là không bao giờ được ra mắt.
1. Cố tình làm gãy các mối quan hệ dữ liệu
Một trong những điểm dễ lỗi nhất trong ứng dụng do AI tạo ra là khi các loại dữ liệu khác nhau cần tương tác với nhau. Những mối quan hệ này thường hoạt động hoàn hảo trong bản demo, nhưng dễ bị lỗi trong điều kiện thực tế.
Cách kiểm tra:
-
Tạo dữ liệu phức tạp và có liên kết: Thay vì kiểm tra bằng dữ liệu đơn giản và tách biệt, hãy tạo dữ liệu có liên kết giữa nhiều phần trong ứng dụng.
- Ví dụ: Nếu bạn đang xây dựng một công cụ quản lý dự án, hãy tạo một dự án với nhiều nhiệm vụ, gán các nhiệm vụ đó cho các thành viên khác nhau, và thêm bình luận từ nhiều người dùng vào từng nhiệm vụ.
-
Cố tình đẩy vào các trường hợp biên: Kiểm tra điều gì xảy ra khi dữ liệu rơi vào các tình huống bất thường nhưng thực tế. Hãy thử các tình huống sau:
-
Xóa một phần tử cha có các phần tử con liên kết
-
Tạo mối quan hệ vòng tròn (A phụ thuộc vào B, B phụ thuộc vào C, C lại phụ thuộc vào A)
-
Tạo các mục trùng lặp với định dạng hơi khác nhau (vd: "Nguyễn Văn A" và "Nguyễn Văn A" với hai dấu cách)
-
-
Kiểm tra hiệu ứng lan truyền: Khi bạn thay đổi một nơi, hãy kiểm tra xem thông tin liên quan có được cập nhật đúng ở nơi khác hay không.
- Ví dụ: Nếu bạn đổi tên người dùng, tên đó có được cập nhật ở tất cả nơi người đó được đề cập không? Hay bị lỗi ở một số giao diện?
Cần chú ý: Thông báo lỗi, dữ liệu thiếu, hoặc thông tin không nhất quán giữa các phần. Nếu ứng dụng của bạn xử lý sai các tình huống này khi kiểm thử, chắc chắn nó sẽ gặp lỗi với người dùng thật.
2. Mô phỏng nhiều người dùng đồng thời
Các trình tạo ứng dụng bằng AI thường chỉ kiểm thử với một người dùng duy nhất. Nhưng ứng dụng thực tế thường có nhiều người dùng sử dụng cùng lúc — điều này có thể phơi bày những lỗi nghiêm trọng.
Cách kiểm tra:
-
Sử dụng nhiều trình duyệt hoặc cửa sổ ẩn danh: Mở ứng dụng trong nhiều phiên trình duyệt khác nhau, mỗi phiên đăng nhập bằng một người dùng khác nhau.
-
Thực hiện thay đổi cùng lúc trên cùng một dữ liệu: Mỗi “người dùng” hãy thử chỉnh sửa cùng một thông tin vào cùng một thời điểm.
Hãy thử các kịch bản sau:
-
Hai người dùng cùng cập nhật một bản ghi
-
Một người xóa bản ghi trong khi người khác đang chỉnh sửa nó
-
Nhiều người dùng tạo mục có tên hoặc thuộc tính giống nhau
-
-
Hành động nhanh liên tục: Thực hiện các hành động nhanh mà không đợi thao tác trước hoàn tất.
- Ví dụ: Bấm nút “Lưu” nhiều lần liên tiếp, hoặc gửi nhiều biểu mẫu liên tục mà không đợi phản hồi.
Cần chú ý: Dữ liệu không nhất quán, thông báo lỗi, hoặc tình huống trong đó thay đổi của người dùng này ghi đè lên của người khác mà không có cảnh báo. Đặc biệt chú ý xem ứng dụng có khóa tài nguyên đúng cách khi cập nhật hay không, và có cảnh báo khi có xung đột hay không.
3. Kiểm thử với khối lượng dữ liệu thực tế
Các ứng dụng do AI tạo ra thường hoạt động rất tốt với vài mục mẫu hoặc dữ liệu giả tạo trong quá trình phát triển. Nhưng điều gì xảy ra khi bạn thêm hàng trăm bản ghi hoặc tải lên các tệp lớn hơn?
Cách kiểm tra:
-
Nhập dữ liệu thực tế theo lô: Thay vì tạo thủ công vài bản ghi thử, hãy nhập một tập dữ liệu lớn giống như bạn sẽ dùng trong thực tế.
- Cách làm thiết thực: Xuất dữ liệu từ hệ thống hiện tại (bảng tính, công cụ sẵn có) và nhập vào ứng dụng mới. Chỉ cần một tệp CSV có 100–200 dòng cũng có thể phát hiện lỗi mà với 5–10 mục không lộ ra.
-
Kiểm tra tính năng tìm kiếm và lọc: Khi đã có tập dữ liệu lớn, hãy kiểm tra việc tìm kiếm thông tin có hoạt động như mong đợi hay không.
Hãy thử các bài test sau:
-
Tìm kiếm mục có ký tự đặc biệt hoặc định dạng lạ
-
Áp dụng bộ lọc phức tạp chỉ nên trả về một tập con nhỏ
-
Sắp xếp danh sách lớn và kiểm tra thứ tự có đúng không
-
-
Kiểm tra thời gian tải và độ phản hồi: Theo dõi ứng dụng hoạt động thế nào khi dữ liệu tăng lên.
- Ví dụ: Đo thời gian tải danh sách với 10 mục so với 100 mục. Nếu chênh lệch quá lớn, có thể bạn đang gặp vấn đề về khả năng mở rộng.
Cần chú ý: Hiệu suất chậm, lỗi timeout, hoặc tính năng không hoạt động khi dữ liệu lớn. Đây là dấu hiệu cho thấy ứng dụng của bạn sẽ không mở rộng tốt khi số lượng người dùng tăng lên.
Ý nghĩa đối với dự án của bạn
Vậy bạn kiểm thử và phát hiện lỗi. Tuyệt vời. Đó chính là điều cần xảy ra — trước khi người dùng thật gặp phải chúng.
Phần lớn nền tảng AI chỉ tập trung vào “khoảnh khắc wow” ban đầu, chứ không nghĩ đến điều gì sẽ đến sau đó. Những công cụ thực sự giúp bạn triển khai sản phẩm là những công cụ thừa nhận rằng lỗi sẽ xảy ra — và cung cấp cách để bạn sửa chúng.
Khi chọn nền tảng phát triển AI, đừng chỉ nhìn bản demo hào nhoáng. Hãy đặt những câu hỏi sắc sảo:
- Tôi có thể xem log khi có lỗi xảy ra không?
- Làm sao để kiểm tra cơ sở dữ liệu khi mối quan hệ bị lỗi?
- Có công cụ gỡ lỗi nào không?
- Tôi có thể sửa một thành phần mà không cần xây lại toàn bộ ứng dụng không?
Những nền tảng né tránh những câu hỏi này chính là những nền tảng mà ứng dụng hiếm khi vượt qua được giai đoạn demo.