Repräsentative Datensätze
Reale Aufgaben, Edge Cases, Angriffe und Produktionsfehler werden dauerhaftes Testmaterial.
Was wir nicht messen können, veröffentlichen wir nicht. Tests machen Qualität prüfbar.
Tests für LLM-Anwendungen, RAG und KI-Agenten: echte Beispielfälle, klare Bewertungsregeln, automatische Prüfungen vor jedem Release, menschliche Prüfung und Feedback aus dem Live-Betrieb.
- Für deinen Stack entwickelt
- Vor dem Release getestet
- Im Produktivbetrieb überwacht
- Unter der Kontrolle deines Teams
Woran du Produktionsreife erkennst
Du bekommst ein funktionierendes System mit klaren Qualitätsgrenzen, nicht nur einen Modellaufruf in einer schönen Oberfläche.
Tests in mehreren Ebenen
Retrieval, Generierung, Tool-Nutzung, Safety, Latenz und Aufgabenerfolg getrennt bewerten.
Release Gates
Prompts, Modelle und Workflows müssen definierte Schwellen erreichen.
So wird das System verlässlich
Wir beginnen mit relevantem Verhalten und betrieblichen Grenzen. Danach machen wir jedes Release messbar und reversibel.
Qualität definieren
Produkterwartungen in messbare Kriterien und klare Fehlerklassen übersetzen.
Test-Setup aufbauen
Wiederholbare Tests vor dem Release und im Live-Betrieb ausführen, mit dokumentierten Inputs und Outputs.
Kreislauf schließen
Nutzerfeedback und Vorfälle werden neue Tests statt vorübergehender Anekdoten.
Zeig uns, was du gebaut hast.
Bring deinen aktuellen Build, deinen Workflow oder das Problem im Produktivbetrieb mit. Wir zeigen dir den kürzesten verantwortbaren Weg nach vorn.