Repräsentative Datensätze
Reale Aufgaben, Edge Cases, Angriffe und Produktionsfehler werden dauerhaftes Testmaterial.
Du bekommst ein funktionierendes System mit klaren Qualitätsgrenzen, nicht nur einen Modellaufruf in einer schönen Oberfläche.
Reale Aufgaben, Edge Cases, Angriffe und Produktionsfehler werden dauerhaftes Testmaterial.
Retrieval, Generierung, Tool-Nutzung, Safety, Latenz und Aufgabenerfolg getrennt bewerten.
Prompts, Modelle und Workflows müssen definierte Schwellen erreichen.
Wir beginnen mit relevantem Verhalten und betrieblichen Grenzen. Danach machen wir jedes Release messbar und reversibel.
Produkterwartungen in beobachtbare Kriterien und klare Fehlerklassen übersetzen.
Wiederholbare Offline- und Online-Evals mit nachvollziehbaren Inputs und Outputs ausführen.
Nutzerfeedback und Vorfälle werden neue Tests statt vorübergehender Anekdoten.
Bring deinen aktuellen Build, deinen Workflow oder das Problem im Produktivbetrieb mit. Wir zeigen dir den kürzesten verantwortbaren Weg nach vorn.
Evaluationssysteme für LLM-Anwendungen, RAG und Agenten mit Datensätzen, Rubriken, Regression Gates, menschlichem Review und Produktionsfeedback.