Repräsentative Datensätze
Reale Aufgaben, Edge Cases, Angriffe und Produktionsfehler werden dauerhaftes Testmaterial.
Was nicht messbar ist, kann nichtverantwortbar releastwerden. Evals machen Präferenzen zu Engineering-Evidenz.
Evaluationssysteme für LLM-Anwendungen, RAG und Agenten mit Datensätzen, Rubriken, Regression Gates, menschlichem Review und Produktionsfeedback.
- Für Ihren Stack entwickelt
- Vor dem Release evaluiert
- In Produktion beobachtbar
- Im Besitz Ihres Teams
Was produktionsreif hier bedeutet
Sie bekommen ein funktionierendes System mit klaren Qualitätsgrenzen — und nicht nur einen Modellaufruf in einer schönen Oberfläche.
Von unsicher zu verlässlich
Wir beginnen mit relevantem Verhalten und betrieblichen Grenzen. Danach machen wir jedes Release messbar und reversibel.
Qualität definieren
Produkterwartungen in beobachtbare Kriterien und klare Fehlerklassen übersetzen.
Harness bauen
Wiederholbare Offline- und Online-Evals mit nachvollziehbaren Inputs und Outputs ausführen.
Kreislauf schließen
Nutzerfeedback und Vorfälle werden neue Tests statt vorübergehender Anekdoten.
Zeigen Sie uns, was Sie gebaut haben.
Bringen Sie den aktuellen Build, den Workflow oder das Produktionsproblem mit. Wir entwickeln den kürzesten verantwortbaren Weg nach vorn.