LLMOps, Evals & Guardrails
Evals, Tracing, Guardrails und Kostenkontrolle, die Betriebsebene für LLM-Anwendungen.
Eine KI-Funktion zu starten ist der leichte Teil; sie genau, sicher und bezahlbar zu halten, während sich Prompts, Modelle und Daten ändern, ist die Arbeit. Wir bauen die Betriebsebene rund um Ihre LLM-Anwendungen: Eval-Suites und LLM-as-a-Judge, die jedes Release bewerten, Tracing, das zeigt, was das Modell gesehen und getan hat, Guardrails gegen unsichere Ein- und Ausgaben sowie Kosten- und Latenzkontrolle mit Modell-Routing, damit Qualität gemessen statt angenommen wird.
01 / Was es löst
Referenzdatensätze und Judges bewerten Genauigkeit, Quellentreue, Ton und Richtlinien, damit ein Prompt- oder Modellwechsel nicht unbemerkt verschlechtert.
Traces von Prompts, Retrieval, Tool-Aufrufen und Antworten, verknüpft mit Nutzern und Versionen, für schnelles Debugging.
Prüfungen auf Prompt Injection, Datenabfluss, Themenabweichung und unsichere Inhalte – bei Ein- und Ausgabe.
Kosten pro Anfrage und Funktion, Caching und Routing zu kleineren Modellen, wo die Qualität es erlaubt.
02 / Stack
Branchenstandard, langweilig im besten Sinne: Werkzeuge mit Zukunft, die auch der nächste Entwickler kennt.
Tracing & Observability
Langfuse
Open-Source-Tracing und -Analysen für LLMs
OpenTelemetry
Herstellerneutraler Telemetrie-Standard
MLflow
Experiment-Tracking und Evaluation
Arize Phoenix
Open-Source-LLM-Observability
Evaluation
LLM-as-a-judge
Modellbasierte Bewertung nach klaren Kriterien
Golden datasets
Testsets aus echtem Traffic
Promptfoo
Prompt- und Regressionstests in der CI
Ragas
Metriken für Retrieval- und RAG-Qualität
Guardrails & Steuerung
Guardrail models
Sicherheitsprüfungen für Ein- und Ausgabe
LLM gateway
Ein Einstiegspunkt für Routing, Limits und Schlüssel
Prompt registry
Versionierte Prompts mit Rollback
Semantic caching
Antworten auf wiederkehrende Fragen wiederverwenden
03 / Vorgehen
Wir legen mit Ihnen fest, was eine gute Antwort ist, und machen daraus Kriterien und Testfälle, bevor wir etwas tunen.
Jede Änderung an Prompts, Modellen oder Daten startet die Suite; Regressionen blockieren das Release wie ein fehlgeschlagener Test.
Routing schickt Einfaches an kleine, günstige Modelle und Schwieriges an die stärksten, mit Fallbacks.
Bewertung einer Stichprobe des Live-Traffics und Alarme, wenn sich Qualität, Kosten oder Latenz verschieben.
04 / Standards
Wir halten uns bei jedem Projekt an Branchenstandards und bewährte Methoden – sie sorgen dafür, dass der Kostenvoranschlag hält.
05 / Infrastruktur
Gute Fragen
Klare Antworten auf das, was Kunden vor dem Start wissen wollen.
Weil sich ihr Verhalten ändert, wenn ihr einen Prompt anpasst, das Modell wechselt oder die Daten aktualisiert und eine normale Testsuite das nicht bemerkt. Evals machen aus „scheint zu passen“ gemessene Qualität: Genauigkeit, Quellentreue, Tonalität, Richtlinien –, geprüft vor jedem Release.
Verwandte Arbeiten
Projekte und eigene Produkte, in denen dieser Service steckt.
Start
Erzählen Sie uns, welche KI-Funktionen Sie betreiben. Ein Senior Engineer antwortet mit ehrlichem Umfang und Preis.
Let’s manage Performance-Analytics ansehen
