KI-Evaluierung & LLMOps
Veränderungen an deiner KI erkennen, bevor sie bei Kunden auffallen.
Eine Prompt-Änderung kann eine Demo verbessern und einen ungeprüften Ablauf verschlechtern. Wir übersetzen erwartetes Verhalten bestehender KI-Anwendungen in wiederholbare Evaluationen und verbinden Ergebnisse, Ausführungsspuren und Betriebskosten mit der Release-Entscheidung.
KURZ ERKLÄRT
KI-Evaluierung & LLMOps bewertet und betreibt bestehende LLM-Anwendungen anhand versionierter Aufgaben, Regressionstests, Ausführungsspuren sowie Latenz- und Kostenkennzahlen. Der Umfang betrifft das Verhalten bei Änderungen an Modell, Prompt, Retrieval und Werkzeugen.
Geeignet für
- Teams, die KI-Produkte ohne belastbare Regressionsergebnisse veröffentlichen
- Verantwortliche, die Agentenfehler oder steigende Kosten nicht erklären können
Andere Ausgangslage
- Ein neues KI-Produkt, das noch vollständig entwickelt werden muss
- Eine unabhängige Prüfung unzulässiger Zugriffe oder Missbrauchswege
Die Aufgabe messen, die der Kunde erledigt braucht
Wir bestimmen, wodurch eine Antwort tatsächlich nützlich wird: richtige Quelle finden, Aussagen belegen, ein passendes Werkzeug wählen und bei fehlender Berechtigung oder Evidenz anhalten. Der Datensatz enthält gewöhnliche Aufgaben, beobachtete Fehler und schwierige Grenzfälle. Erwartungen unterscheiden zulässige sprachliche Variation von einer falschen Geschäftsaktion.
Prüfungen wählen, die eine Freigabe begründen
Feste Assertions eignen sich für Schemata und Werkzeugargumente; menschliche Bewertung hilft bei mehrdeutigen Qualitätsfragen. Modellbasierte Bewerter werden an geprüften Beispielen kalibriert. Datensatzversionen und Testbedingungen bleiben dokumentiert, damit Ergebnisse vergleichbar sind. Unabhängige Berechtigungs- und Missbrauchsprüfungen gehören zur KI-Sicherheit.
Einen fehlgeschlagenen Aufruf durch das System verfolgen
Modellaufrufe, Suchergebnisse, Werkzeugausführung, Wiederholungen und Rückfallpfade werden zu einer nachvollziehbaren Ausführungsspur verbunden. Bereinigung und Aufbewahrung vereinbaren wir vor der Erfassung produktiver Inhalte. Kosten und Latenz werden möglichst pro sinnvoll erledigter Aufgabe gemessen, einschließlich Fehlversuchen. Die Instrumentierung soll Fehler erklären, ohne pauschal jede sensible Eingabe zu speichern.
Beispiel einer Abnahme: Ein günstigeres Modell überspringt einen Pflichtschritt
In einem beispielhaften Vergleich kostet ein Modell weniger pro Aufruf, beantwortet eine Frage aber ohne vorgeschriebene Abfrage. Die Regressionstests erkennen die Auslassung und blockieren die Freigabe für diesen Ablauf. Aufgabenerfolg, Latenz und Gesamtkosten werden gemeinsam bewertet. Der Trace zeigt, ob der Fehler bei Retrieval, Routing oder Antworterzeugung beginnt.
Die nächste Release-Entscheidung erleichtern
Du erhältst Evaluationsdatensatz, Bewertungsregeln, Runner-Konfiguration, Dashboards und Freigabekriterien. Gemeinsam definieren wir, wie geprüfte Fehler aus dem Betrieb ergänzt werden, ohne zurückgehaltene Testfälle zu verfälschen. Verantwortliche entscheiden über zulässige Qualitätsänderungen und Rollbacks. Neue Produkte bleiben bei KI-Agenten & Produkten, Infrastruktur für trainierte Modelle bei MLOps.
Fragen vor dem Start
Ja. Benötigt werden ein aufrufbarer Testpfad, das erwartete Verhalten und genügend Einblick für Fehleranalysen. Eine Erstbewertung klärt die Messbarkeit vor Änderungen an der Instrumentierung.
Nein. Sie zeigen das Verhalten für benannte Aufgaben und Testbedingungen. Abdeckungsgrenzen werden dokumentiert; außerhalb belastbarer Evidenz werden Abbruch, menschliche Prüfung oder Rückfallverhalten definiert.
Nein. Wir legen die kleinste brauchbare Trace-Struktur, Bereinigung, Zugriff und Aufbewahrung fest. Einige Evaluationen können synthetische oder genehmigte, bereinigte Beispiele verwenden.
Routing, Caching, Prompts und Modelle können gegen dieselben Aufgabenkriterien verglichen werden. Eine günstigere Antwort, die den Ablauf nicht erfüllt, gilt dabei nicht als akzeptierte Einsparung.
KI-Evaluierung prüfen lassen
Beschreibe den KI-Ablauf, einen kürzlichen Fehler oder eine Änderung und eure bisherige Freigabeentscheidung. Beginne mit einem bereinigten Beispiel ohne vertrauliche Kundengespräche.