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Tag: evaluation
Sechs wichtige RAG-Bewertungsmetriken in der Produktion
Recall@K, nDCG, MRR, Zuverlässigkeit, Latenzzeit und Kosten – wie man die Informationsabrufung debuggt, die auf dem Papier besser aussieht, während die Antworten schlechter werden.
2244 WörterArtikel lesenGetippte Entscheidungsmodelle gegen Anfragen an LLMs: Latenz und Stabilität an der Grenze
Ein 240-Anrufe umfassendes Experiment, das Jevs natürliche Wahrscheinlichkeiten mit den von einem LLM selbst gemeldeten vergleicht, sowie die Methode, dieses Signal in einen LangChain-Modell-Router umzuwandeln.
2630 WörterArtikel lesenEntscheidung für ein Upgrade des Agentenmodells nach Kosten pro erfolgreich abgeschlossener Aufgabe
Ein praktisches Rahmenwerk zur Beurteilung, ob ein autonomeres Modell der Adoption wert ist: sechs Metriken, ein reproduzierbarer Test mit einem Codierungsagenten sowie die dafür erforderlichen Kontrollmaßnahmen.
1756 WörterArtikel lesenPreisgestaltung eines typisierten Entscheidungs-Routers vor Frontier LLM-Aufrufen
Wie man die erwarteten Kosten für das Steuern von LLM-Datenverkehr mit einem typisierten Entscheidungsmodell wie Jev modelliert, Vertrauensschwellenwerte festlegt und die Routing-Qualität vor der Bereitstellung überprüft.
2655 WörterArtikel lesenTesten von KI-Agenten anhand des Ergebnisses: Überprüfung des Zustands statt Vertrauen auf Antworten
Lernen Sie, KI-Agenten, die Werkzeuge nutzen, zu bewerten, indem Sie den Endzustand, die Aktionen sowie die Richtigkeit überprüfen – einschließlich Zeitlimits, Fällen ohne Aktion und der Zuverlässigkeit bei wiederholten Versuchen.
2131 WörterArtikel lesenDas Training Ihres eigenen LLM-Bewerters: Von PandaLM und JudgeLM bis hin zu Prometheus
Wie feintuningsfähige Bewertungsmodelle erstellt werden – von Daten und Bewertungskriterien über Bias-Kontrolle bis hin zur Meta-Bewertung – sowie ein praktischer Leitfaden für das Trainieren eines domänenspezifischen LLM-Bewerters.
8925 WörterArtikel lesenFünfzehn Konzepte von LLMs aufgezeigt anhand einer einzigen Anfrage eines Support-Bots
Verfolgen Sie eine Kundenfrage über einen KI-Assistenten, um herauszufinden, was Modelle, Tokens, Embeddings, Kontext, RAG, Agenten und Bewertung tatsächlich leisten sowie wo jede Methode endet.
3094 WörterArtikel lesenVerbesserung der RAG-Antworten: Eine gemessene Änderung nach der anderen
Ein workflow, der zunächst Maßnahmen ergreift, um schwache RAG-Antworten zu verbessern: Anpassung von Chunking, top_k, Neuranking, hybrider Suche und Abfragenumbau nacheinander sowie Überwachung der Retrieval-Metriken.
868 WörterArtikel lesenBewertungshilfen für LLM-Apps: Datensätze, Bewertungsmethoden und Regressionsfilter
Erfahren Sie, was ein LLM-Evaluation-Harness ist, seine vier Kernkomponenten sowie wie er Prompt-Regressionen erkennen und Modelle fair vergleichen kann, bevor etwas die Nutzer erreicht.
1985 WörterArtikel lesen
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