Eval Framework
Systematisches Framework zur Bewertung von LLM-Outputs anhand definierter Kriterien wie Korrektheit, Relevanz, Sicherheit und Stil.
Eval Frameworks automatisieren LLM-Qualitätssicherung – für konsistente Outputs, Regressions-Tests und Modell-Vergleiche.
Erklärung
Eval Frameworks automatisieren Qualitätssicherung für AI-Anwendungen. Methoden: Golden Dataset-Vergleich, LLM-as-Judge (AI bewertet AI), Semantic Similarity. Tools: Promptfoo, Braintrust, RAGAS für RAG-Systeme. Ermöglichen CI/CD für Prompts und Modelle.
Relevanz für Marketing
Unverzichtbar für iterative Prompt-Entwicklung. Verhindert Regressionen. Objektive Basis für Modell-Vergleiche.
Beispiel
Content-Team definiert Eval-Suite: Prüft ob generierte Texte Brand-Voice treffen, keine Halluzinationen enthalten, CTAs inkludieren.
Häufige Fallstricke
LLM-as-Judge kann eigene Biases haben. Test-Sets veralten. Metriken korrelieren nicht immer mit User-Zufriedenheit.
Entstehung & Geschichte
Entstanden 2023 als Antwort auf nicht-deterministische LLM-Outputs. Promptfoo, Braintrust und RAGAS wurden zu führenden Open-Source-Tools.
Abgrenzung & Vergleiche
Eval Framework vs. Unit Tests
Eval Frameworks bewerten semantische Ähnlichkeit und Qualität; Unit Tests prüfen exakte, deterministische Outputs.
Eval Framework vs. A/B Testing
Eval Frameworks testen vor Deployment auf Qualität; A/B Tests messen User-Reaktionen in Produktion.