Referenz-Engagement
Evaluation Harness & Regression Gates
Qualität stabil halten: Golden Sets, automatische Evals und Release-Gates für Prompt-/Model-Änderungen.
// Delivery-Muster
Diese Seite beschreibt ein repräsentatives Engagement dieses Formats — wie das System gescoped, gebaut und übergeben wird. Angegebene Zahlen stehen für typische Ergebnisse des Musters, wenn es mit der operativen Disziplin umgesetzt wird, die auf der Über-Seite beschrieben ist. Namentliche Kundenengagements werden auf Anfrage unter NDA geteilt.
Engagement-Form
Typische Ergebnisse
- ✓ Stabile Qualität
- ✓ Sicherere Releases
- ✓ Weniger Überraschungen in Produktion
Stack
- — Golden Sets
- — Scoring
- — CI Gates
- — Versionierte Prompts
Typischer Zeitrahmen
2–4 Wochen
Kick-off bis Übergabe
Risiken & Guardrails
- Veraltete Golden Sets — regelmäßige Aktualisierung einplanen; veraltete Tests geben falsches Vertrauen
- Zu starkes Vertrauen in Judge Models — Judge-Genauigkeit gegen menschliche Bewertungen prüfen, bevor sie als alleiniges Gate eingesetzt werden
Problem
Prompt- und Model-Änderungen können Verhalten still kaputt machen. Ohne Evals shippt man Regressionen und merkt es erst durch Nutzerfeedback.
Lösung
- Golden Test Sets für kritische Workflows
- Automatisches Scoring (Rules + ggf. Judge Models)
- Release-Gates in CI für Prompt-/Model-Deployments
- Versionierung und Rollback-Pfade
CTA
Wenn du AI an Nutzer shipst, brauchst du Regression Protection. Wir setzen Evals und Gates auf.
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Passt dieses Muster zu eurer Situation?
Erzähl mir, welches System ihr integrieren wollt und auf welches Ergebnis ihr gemessen werdet. Du bekommst einen klaren nächsten Schritt zurück — ein Readiness Audit, einen Prototyp-Plan oder ein Delivery-Angebot.