LLM-Evaluation & QA (Evals-as-Code)

Evaluation-Harnesses fuer Prompts, RAG-Pipelines und Agent-Workflows

LLM-Features ohne strukturierte Evaluation zu shippen ist wie ohne Tests zu shippen. Wir bauen Evaluation-Harnesses, die Prompts, RAG-Pipelines und Agent-Workflows gegen definierte Szenarien ausfuehren und Ergebnisse nach Accuracy, Relevanz, Vollstaendigkeit und Format-Compliance bewerten.

Diese Harnesses sind Code, keine Notebooks. Sie leben in Ihrem Repository, laufen in CI und erzeugen deterministische, vergleichbare Resultate ueber Runs hinweg. Engineers behandeln sie wie Unit- und Integration-Tests: sie schreiben sie, reviewen sie und verlassen sich darauf, dass sie Regressionen finden.

Fry Express entwirft Harnesses modular. Eine neue Evaluationsdimension hinzuzufuegen oder eine Scoring-Methode zu tauschen erfordert kein Rewrite des Frameworks.

Golden Datasets, synthetische Testgenerierung und Scenario Coverage

Evaluations sind nur so gut wie die Daten, gegen die sie laufen. Wir liefern Golden Datasets, kuratiert aus realen Usage-Patterns und Edge Cases, ergaenzt durch synthetische Testgenerierung, die Szenarien abdeckt, die in Ihren Produktionsdaten noch nicht aufgetaucht sind.

Scenario-Coverage-Mapping macht sichtbar, dass kritische Pfade explizit getestet werden: High-Value-Queries, adversarial Inputs, Multi-Turn-Conversations und Faelle, in denen das Modell die Antwort verweigern soll. Coverage-Gaps sind sichtbar und werden getrackt - nicht verborgen.

Die Datasets werden zusammen mit den Evaluation-Harnesses versioniert. Wenn ein neuer Failure Mode in Produktion gefunden wird, wird er zum Test Case, der Wiederholungen verhindert. Ueber die Zeit waechst der Datensatz zu einer verlaesslichen Qualitaetsbaseline fuer Ihre spezifische Domain.

CI-Regression-Gates fuer Qualitaet, Latenz und Kosten

Eine Prompt-Aenderung, die Accuracy verbessert, aber Token Consumption verdoppelt, ist nicht zwingend eine Verbesserung. Wir integrieren Regression Gates in Ihre CI-Pipeline, die Merges blockieren, wenn Quality Scores sinken, Latenz Thresholds ueberschreitet oder Cost per Request ueber akzeptable Grenzen steigt.

Diese Gates laufen automatisch auf jedem Pull Request, der Prompts, Modellkonfigurationen oder Retrieval-Logik aendert. Ergebnisse werden als PR-Kommentare mit klaren Pass/Fail-Indikatoren und Links zu detaillierten Evaluation-Reports gepostet.

Thresholds sind pro Feature und pro Environment konfigurierbar. Ein Development-Branch kann groessere Toleranzen erlauben als ein Production Release Candidate. Fry Express hilft Ihnen, die richtigen Thresholds aus Ihren Business-Anforderungen abzuleiten und sie mit wachsender Reife des Systems zu schaerfen.

Safety-Evaluation fuer Policy-Compliance und adversarial Resistance

Qualitaetsevaluation allein deckt Safety nicht ab. Wir liefern safety-spezifische Test Suites, die auf Policy-Verstoesse, Jailbreak-Anfaelligkeit und Data Leakage pruefen. Diese Tests laufen neben funktionalen Evaluations, sodass Safety bei jeder Aenderung bewertet wird, nicht nur in periodischen Audits.

Die Test Suites decken Content Policies, regulatorische Constraints und Data-Handling-Regeln Ihrer Organisation ab. Sie enthalten adversariale Prompts, die Guardrails umgehen sollen, Multi-Step-Angriffsmuster und Szenarien, in denen das Modell versehentlich sensitive Informationen aus seinem Kontext exponieren koennte.

Ergebnisse fliessen in dieselben CI-Gates wie Qualitaetsmetriken. Eine Prompt-Aenderung, die Quality Checks besteht, aber eine Safety-Evaluation nicht, wird nicht ausgeliefert.

Release-Scorecards mit Acceptance Criteria und Improvement Loops

Bevor ein Release Produktion erreicht, brauchen Stakeholder eine klare, knappe Antwort auf eine Frage: Ist diese Version besser als die vorige? Wir erstellen Release-Scorecards, die Evaluation-Ergebnisse gegen messbare Akzeptanzkriterien zusammenfassen, die vor Entwicklungsbeginn vereinbart wurden.

Scorecards decken Qualitaet, Safety, Latenz, Kosten und domain-spezifische Metriken ab. Sie werden automatisch aus CI-Evaluation-Runs generiert und erfordern keine manuelle Zusammenstellung. Ein Release erfuellt seine Kriterien - oder eben nicht.

Ueber einzelne Releases hinaus speisen Scorecards kontinuierliche Improvement Loops. Trends ueber Releases zeigen, ob Qualitaet steigt, wo Regressionen wiederkehren und welche Systembereiche mehr Invest erfordern. So wird Evaluation vom Gate zum strategischen Tool.

Diese Deliverables etablieren eine Disziplin, in der LLM-Qualitaet und Safety mit jedem Release gemessen, enforced und verbessert werden. Regressionen werden abgefangen, bevor sie Nutzer erreichen, und jede Deployment-Entscheidung ist durch Daten statt Intuition gedeckt.