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Ich werde LLM-Apps debuggen, AI-Agent, LLM-Observability, AI-Evals
Brenda J
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Deine LLM-App oder dein AI-Agent funktioniert im Test super, bis echte Nutzer auftauchen.
Plötzlich hast du Halluzinationen, kaputte Tool-Calls, flackernde Chains und inkonsistente Ausgaben. Du behebst ein Problem, schon taucht das nächste auf. Das ist nicht skalierbar.
Die Lösung sind nicht mehr Vibe-Checks.
Es sind AI-Evals + LLM-Observability.
Ich biete AI-Technologieberatung an, um LLM-Apps zu debuggen, AI-Agents zu stabilisieren und dein System produktionsbereit zu machen — mit strukturierten Evaluierungen und tiefgehender Observability, damit Fehler vorhersehbar, messbar und behebar werden.
Was ich für dich einrichte:
- Debugging von LLM-Apps mit vollständigen Fehlerlogs & Eval-Harness
Jeden Prompt, Tool-Call und jede Antwort loggen, Probleme erkennen, bevor Nutzer sie bemerken
- AI-Evals mit LLM-Richtern + Code-Checks
Binäre Pass/Fail-Signale, validiert gegen menschliche Daten
- LLM-Observability
Tracing, Latenz- & Kosten-Dashboards, Alerts und Drift-Erkennung
- Debugging & Behebung von AI-Agents
Root-Cause-Clustering und klare Playbooks, um Fehler zu beheben
- Zukunftssichere Systeme
Deine nächste Produktversion basiert auf echten Fehlerdaten, nicht auf Vermutungen
Das Ergebnis:
Ein zuverlässiger, skalierbarer, produktionsreifer AI-Agent, dem du wirklich vertrauen kannst.
Lass uns dein AI-Produkt stabil, beobachtbar und bereit für echte Nutzer machen
Lerne Brenda J kennen
Brenda J
- AusVereinigte Staaten
- Mitglied seitDez. 2024
- ⌀ Antwortzeit3 Tage
- Letzte Lieferung3 Monate
Sprachen
Englisch, Französisch, Deutsch, Spanisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Welche AI-Stacks unterstützt du?
OpenAI, Claude, Qwen, OpenRouter, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, eigene Agenten – plus OpenTelemetry-Style, Weights and Biases, Braintrust.dev Tracing für Debugging.
Wie bekommst du 'Ground Truth' zum Testen?
Drei Quellen: (1) Kuratierte Gold-Standard-Beispiele von deinen Domain-Experten. (2) Synthetische Testfälle, die wir für Edge Cases generieren. (3) Echte Produktionslogs – besonders Fehler – die ins Test-Set zurückfließen. Die besten Datensätze sind lebendig, nicht statisch.
Warum brauche ich das – ist das AI-Modell nicht schon gut genug?
Modelle scheitern still. Evals erkennen Halluzinationen, PII-Leaks, Kostenanstiege und Edge-Case-Fehler, bevor Nutzer sie sehen. Du lieferst sicherere und schnellere Releases.
Was ist der schnellste Weg, ROI zu sehen?
Woche 1: Kritischen Bug vor dem Launch erkennen (verhindert Eskalationen). Monat 1: Debugging-Zeit um über 40 % reduzieren mit Trace-Grafiken, die genau zeigen, wo die Agenten scheitern. Monat 3: Neue Model-Updates in Tagen statt Wochen ausliefern, um den Markt zu schlagen.
Wie unterscheidet sich das von nur 'Prompt-Tests'?
Moderne AI-Systeme sind nicht nur Prompts – sie sind Agents mit Tools, Multi-Step-Reasoning und dynamischem Kontext. Wir bewerten das gesamte System: deine Prompts, Tool-Definitionen, Tool-Ausgaben, Datenqualität.
Wie weißt du, ob die evals wirklich funktionieren?
Drei Anzeichen: (1) Du kannst neue AI-Modelle in weniger als 24 Stunden mit Vertrauen ausliefern. (2) Nutzerbeschwerden werden sofort zu Testfällen. (3) Du nutzt evals offensiv – um vorherzusagen, welche Features bei besseren Modellen funktionieren, und nicht nur defensiv, um Cat
