Automatisierte LLM-Qualitätssicherung mit DeepEval, Retriever & LLM-as-a-Judge

Wir beginnen mit der Einrichtung einer hochleistungsfähigen Evaluationsumgebung, die sich speziell auf die Integration des DeepEval-Frameworks konzentriert. Ziel ist es, die strenge Methodik von Unit‑Tests in LLM‑Anwendungen zu etablieren und dadurch die Zuverlässigkeit der Modelle systematisch zu erhöhen.

Durch die Verknüpfung von Roh‑Retrieval und End‑Generation schaffen wir ein System, das die Ausgaben des Modells als testbaren Code behandelt. Zusätzlich werden LLM‑as‑a‑Judge‑Metriken eingesetzt, um die Leistung objektiv zu quantifizieren und klare Qualitätskriterien zu definieren.

Diese Vorgehensweise ermöglicht eine automatisierte Qualitätssicherung für LLMs, indem sowohl die Retrieval‑ als auch die Generierungsprozesse abgedeckt werden. Das Ergebnis sind robuste, nachvollziehbare Metriken, die Entwicklern helfen, ihre Modelle kontinuierlich zu verbessern.