Wir machen Qualität, Fehlerpfade, Laufzeit und Modellkosten bestehender KI-Funktionen nachvollziehbar — vor und nach Änderungen an Prompts oder Modellen.
Automatisierte Prüfungen, damit Änderungen an Prompts oder Modellen vergleichbar werden. · Evaluierung an repräsentativen, produktionsnahen Eingaben · Regressions-Erkennung über Prompt- und Modell-Änderungen · Qualitätsbewertung anhand Ihrer fachlichen Kriterien · Reproduzierbare Testläufe, beispielsweise mit Promptfoo oder Ragas
Nachvollziehen, welche Eingaben, Modellaufrufe und Werkzeuge an einem Ergebnis beteiligt waren. · Ablaufprotokolle von Prompts, Antworten und Werkzeugaufrufen · Antwortzeit, Token-Verbrauch und Sichtbarkeit der Fehlerpfade · Aufschlüsselung pro Funktion und pro Nutzer · Langfuse / Helicone / OpenTelemetry
Prüfungen werden technisch erzwungen und nicht nur in einem Prompt erbeten. · Prüfung von Eingaben und Ergebnissen · Prüfung des Quellenbezugs und der Belege, wenn Aussagen auf Quellmaterial rückführbar sein müssen · Filterung personenbezogener Daten und unerwünschter Inhalte · Ersatzpfade bei niedriger Konfidenz
Modellnutzung und Kosten pro Funktion oder Ablauf sichtbar machen. · Sichtbarkeit des Token-Verbrauchs pro Funktion und Ablauf · Warnmeldungen und Budgets gegen ausufernde Kosten · Nachvollziehbare Kostenzuordnung für Produkt- und Finanzteam
Relevante Eingaben, Ergebnisse und Entscheidungspunkte technisch protokollieren. · Protokollierte Inputs, Outputs und Entscheidungspunkte · Record der KI-gestützten Aktionen, die Nutzer betreffen · Evidenz, die interne Governance, Auditierbarkeit und Teile der AI-Act-Readiness unterstützt
Qualitätsänderungen vor einer neuen Version erkennen, nicht erst durch Nutzerbeschwerden. · Evaluierungen laufen in CI, bevor eine Prompt- oder Modelländerung veröffentlicht wird · Regeln gegen erkannte Regressionen, um unbemerkte Qualitätsverluste zu reduzieren · Ein Sicherheitsnetz für Modell- und Provider-Migrationen
Wir erfassen vorhandene KI-Funktionen, bekannte Fehlerarten, Kosten und die fachlichen Kriterien für ein gutes Ergebnis.
Wir definieren relevante Metriken, repräsentative Eingaben, Ablaufprotokolle und technische Schutzmechanismen.
Wir bauen Tests, Dashboards, Schutzmechanismen und Kostenwarnungen und binden sie schrittweise an Produkt und CI/CD an.
Ihr Team erhält Dashboards, Tests und Dokumentation. Wiederkehrende Prüfungen und Anpassungen können intern oder im Rahmen des Plattform-Supports erfolgen.
Wählen Sie diesen Service, wenn:
Ein neues Modell, ein geänderter Prompt oder andere Eingaben können die Qualität beeinflussen, obwohl die Funktion technisch weiterläuft.
Wir richten Tests, Dashboards und Schutzmechanismen so ein, dass Ihr Team sie selbst betreiben kann. Wiederkehrende Testläufe, Anpassungen und die Beobachtung von Qualität oder Kosten können bei Bedarf in die laufende Plattform-Betreuung aufgenommen werden. Ein allgemeiner 24/7-Monitoring-Service ist nicht Teil dieser Leistung.
Reaktionszeiten und laufende Verantwortlichkeiten werden nur zugesagt, wenn sie ausdrücklich vereinbart sind.
KI-Evaluierung prüft Ergebnisse anhand repräsentativer Beispiele und fachlicher Kriterien. Observability macht Laufzeit, Modellaufrufe, Fehlerpfade und Kosten sichtbar. Zusammen helfen sie zu erkennen, ob eine bestehende KI-Funktion nach Änderungen weiterhin wie erwartet arbeitet.
Nein. KI-Automatisierung entwickelt oder integriert eine KI-Funktion. Diese Leistung prüft und beobachtet eine bereits vorhandene Funktion. Beide Aufgaben können nacheinander Teil desselben Projekts sein.
Nein. Wir bauen die Prüf- und Monitoring-Grundlage so, dass Ihr Team sie betreiben kann. Laufende Pflege kann über den Plattform-Support vereinbart werden; ein allgemeiner 24/7-Betrieb ist nicht Bestandteil dieser Leistung.
Wir stellen einen repräsentativen Testsatz zusammen und definieren fachliche Kriterien für ein gutes Ergebnis. Wiederholbare Testläufe vergleichen Änderungen an Prompts, Modellen oder Daten und machen Qualitätsverluste sichtbar.
Ja. Wir machen Modellnutzung und Kosten pro Funktion oder Ablauf sichtbar und können Budgets sowie Warnschwellen ergänzen. Einsparungen lassen sich erst nach der Analyse des tatsächlichen Nutzungsverhaltens seriös bewerten.
Dafür eignet sich eine wiederholbare Testsuite besonders. Sie vergleicht das bisherige und das neue Modell auf denselben repräsentativen Eingaben und zeigt, bei welchen Qualitätskriterien sich Ergebnisse verändern. Eine unveränderte Qualität lässt sich jedoch nicht pauschal garantieren.
