Ich werde RAG-Chatbot-Halluzinationen beheben

Dein Chatbot wurde ausgeliefert. Aber ist er wirklich gut? Wenn du das nicht anhand von Zahlen beantworten kannst, fliegst du blind und bist nur eine Änderung im Prompt von einem Rückschlag entfernt, den niemand bemerkt, bis die Nutzer es merken.

Ich erstelle maßgeschneiderte Evaluations-Suiten für LLM-Apps: Testsätze, die aus DEINEN echten Anwendungsfällen bestehen, ein LLM-Judge-Harness, das gegen menschliche Vorlieben kalibriert ist, und Regressionstests, die Qualitätsverluste erkennen, bevor sie in Produktion gehen.

Was du bekommst:

- Maßgeschneiderte Testsätze aus deinen echten Anfragen und Edge Cases

- Judge-Kalibrierung, damit die Scores mit menschlichen Vorlieben übereinstimmen

- Regressionstests, die in deinen Workflow integriert sind

- Wichtige Metriken: Genauigkeit, Halluzinationsrate, Konsistenz

- Pass/Fail-Berichte, die dein gesamtes Team lesen kann

Das Standard-Paket beinhaltet Modellvergleich: GPT gegen Claude gegen Open-Source bei DEINER Arbeitslast.

Basierend auf LangSmith, Braintrust oder Promptfoo, je nach deinem Stack. Du bekommst das Harness, die Dokumentation und eine Übergabe-Session.

Für wen das ist: Teams, die einen Chatbot ausgeliefert haben und nicht wissen, ob er sich verbessert, Gründer, die Modelle vergleichen, bevor sie sich festlegen, oder alle, die von einem stillen Qualitätsverlust betroffen sind.

Schreib mir, was dein Bot macht, und ich schätze die Suite schnell ein.