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Ich baue einen LLM-Bewertungsrahmen auf
Sushma Sharma
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Dein KI-System sieht in Demos gut aus. Aber funktioniert es nächste Woche im echten Einsatz noch richtig?
Die meisten Teams merken erst, dass ihre KI kaputt ist, wenn sich ein Nutzer beschwert.
Ich baue Evaluierungs-Infrastruktur, die Fehler automatisch erkennt, bevor Nutzer sie bemerken.
Was ich entwickle:
- Retrieval-Evaluation: Holst du die richtigen Inhalte?
- Glaubwürdigkeitsbewertung: Ist die Antwort fundiert oder halluziniert?
- Regressionserkennung: Hat dein letzter Prompt-Change etwas kaputt gemacht?
- LLM-als-Richter Pipelines, bei denen kein Ground Truth nötig ist
- Streamlit-Dashboard, das Qualitäts-Trends im Zeitverlauf zeigt
Wenn du KI im Produktivbetrieb ohne Eval-Tools nutzt, fliegst du blind. Schreib mir, und ich sag dir, wo dein System wahrscheinlich scheitert.
Lerne Sushma Sharma kennen
Sushma Sharma
AI Engineer
- AusIndien
- Mitglied seitJuni 2026
- ⌀ Antwortzeit3 Stunden
Sprachen
Englisch
AI Engineer with 5+ years of experience designing and building AI systems:
🔹 Multi-agent & agentic AI: Built ReAct-based LLM workflows for automated proposal generation. A Multi-RAG framework I designed identified $0.8M in margin leakage in customer proposals.
🔹 RAG & retrieval optimization: Improved retrieval accuracy by 20% using semantic query enhancement. Built GenAI risk assessment workflows for safety documentation.
🔹 LLMOps: Evaluation pipelines, prompt testing, and model performance monitoring for enterprise AI.
Communicate well with cross-functional teams.
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