Ich werde deinen AI-Chatbot auf Halluzinationen und Prompt-Sicherheit testen

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Kavy
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Über diesen Service

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Ist dein AI-Chatbot vor Hackern, Datenlecks und peinlichen Halluzinationen geschützt?

Der Einsatz eines ungetesteten LLM riskiert deinen Ruf, das Vertrauen der Nutzer und die Sicherheit. Nutzer werden versuchen, ihn zu knacken. Als Spezialist für AI-Sicherheit und Red-Teaming werde ich deinen Chatbot gründlich auf Schwachstellen testen, bevor es deine Kunden tun.

Ich spezialisiere mich auf adversariales Testing, Prompt-Sicherheit und systematische Bewertung von LLMs bei allen großen Modellen (GPT-4, Claude, Gemini, Llama).

️ Was ich teste:

Halluzinationen: Überprüfung auf Faktenkonsistenz, Logikfehler und Fake-Infos.

Datenlecks: Das Bot dazu bringen, System-Prompts, APIs oder private Daten preiszugeben.

Toxizität & Bias: Sicherstellen, dass die Ausgaben professionell, sicher und markenkonform sind.

RAG-Sicherheit: Testen, ob externe Dokumente die KI leaken oder verwirren.


Was du bekommst:

1. Audit-Bericht (PDF): Detaillierte Aufstellung der Schwachstellen und Schweregrade.

2. Adversariales Test-Set: Die genauen Angriffsprompts, die während der Bewertung verwendet wurden.

3. Umsetzbare Lösungen: Klare Schritte, um Prompts zu patchen und Sicherheitsmaßnahmen hinzuzufügen.


Bitte schreibe mir vor der Bestellung, um deine Chatbot-Architektur zu besprechen!

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Kavy

Gautam

  • AusIndien
  • Mitglied seitJuni 2026
  • Sprachen

    Englisch
Welcome! We are an AI safety and alignment consulting services specialising in LLM evaluation, Red-teaming, and prompt engineering. With a deep background in social science and cognitive behaviour, we audit AI chatbots , customer support models ,and automated text flows to eliminate mathematical hallucinations ,logical errors and cold/ inappropriate tones. What we deliver: 1. Thorough Live Testing (Red-Teaming) to actively find vulnerabilities. 2. Comprehensive chat log audits for factual accuracy. 3. Custom System Prompt guardrails to ensure your AI remains safe, ethical, and human-centric.

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