LLM-Quality Assurance & Testing
Wir testen und bewerten Ihre LLM basierten Anwendungen. Im Fokus stehen Antwortqualität, Robustheit, Risiken und Nachvollziehbarkeit, damit Sie Systeme betreiben, denen Teams vertrauen.
Sprachmodelle, deren Verhalten Sie kennen.
Wir entwickeln Testsuiten, Benchmarks und Bewertungslogiken, mit denen Sie Antworten Ihrer Systeme strukturiert prüfen können, statt nur Einzelfälle anzuschauen.
So sehen Sie, wo Ihre Anwendung stabil ist, wo Risiken entstehen und welche Anpassungen sich wirklich lohnen. Auf dieser Basis können Sie Releases, Rollouts und Upgrades fundiert planen, inklusive einer begründeten Sprachmodell-Auswahl jenseits öffentlicher Benchmarks.
Was wir liefern
Klarheit über Stärken und Schwächen Ihrer Anwendung.
Sie erhalten definierte Testfälle, nachvollziehbare Scores und konkrete Empfehlungen. Wir betrachten Antworten, Halluzinationen, Grenzfälle und Logging, damit Sie sehen, wie sich Änderungen an Modell, Prompting oder Daten wirklich auswirken — flankiert von LLM-Monitoring im Betrieb.
Ablauf · LLM-QA
Von Einzelbeispielen zu belastbaren Qualitätsaussagen.
Wir strukturieren die Qualität Ihrer Anwendung. Zuerst definieren wir, was eine gute Antwort in Ihrem Kontext bedeutet. Danach bauen wir Tests, bewerten Ergebnisse und begleiten Sie bei den nächsten Schritten.
Status aufnehmen und Ziele schärfen
Wir analysieren die bestehende Anwendung, typische Fragen, Zielgruppen und Risiken. Danach legen wir gemeinsam fest, welche Qualitätskriterien wichtig sind und woran Sie Erfolg messen wollen.
Testsuiten und Bewertungssystem aufbauen
Wir erstellen repräsentative Testfälle, definieren Bewertungsschemata und richten das nötige Tooling ein, zum Beispiel für Regressionstests und automatisierte Auswertungen.
Qualität verbessern und im Betrieb halten
Auf Basis der Ergebnisse justieren wir Modellwahl, Prompting und Datenzugriff. Auf Wunsch begleiten wir Sie auch bei wiederkehrenden Tests, Releases und der Dokumentation gegenüber Stakeholdern.
Einsatzfelder · LLM-QA
Wo sich strukturierte Qualitätssicherung auszahlt.
LLM-QA wird dort relevant, wo Antworten nicht nur formal stimmen müssen, sondern fachlich tragen, robust bleiben und nachvollziehbar dokumentiert sind. Vier Felder tauchen in Projekten besonders häufig auf.
RAG- und Wissensassistenten verlässlich machen
Bei RAG-Systemen hängt die Qualität stark vom Zusammenspiel aus Quellen, Retrieval und Antwortschicht ab. Wir prüfen, wo Antworten belegbar bleiben, wo Quellen verlorengehen und wo das Modell Wissen erfindet, das nicht im Kontext stand.
Modell- und Prompt-Wechsel ohne Qualitätsverlust
Sobald ein Modell ausgetauscht oder ein System-Prompt überarbeitet wird, kann die Qualität still kippen. Mit definierten Regressionstests sehen Sie vor dem Rollout, ob ein Wechsel wirklich besser ist — relevant unabhängig davon, ob Sie über Prompting, RAG oder Fine-Tuning steuern.
Tool-Use- und Agentensysteme absichern
Sobald ein System Funktionen aufruft oder Aktionen auslöst, geht es nicht mehr nur um Textqualität. Wir testen Auswahl, Reihenfolge und Argumente von Tool-Aufrufen und prüfen, ob ein KI-Agent in Grenzfällen das Richtige tut — oder bewusst zurückhaltend bleibt.
Risiken sichtbar machen vor dem Go-live
Vor dem Produktivgang prüfen wir Robustheit gegenüber unsauberen Eingaben, Verhalten an Themengrenzen und typische Fehlerbilder. Sie wissen vor dem Rollout, wo Ihr System verlässlich antwortet und wo es eskalieren oder abbrechen soll.
Noch Fragen zu LLM-QA und Testing?
Viele Teams stehen vor ähnlichen Fragen rund um Qualität, Risiken und Aufwand. Hier ein paar Antworten vorab. Details klären wir im direkten Gespräch.