LLMs zijn niet-deterministisch. De output kan vandaag goed zijn en morgen verschuiven door een vendor-update of subtiele prompt-wijziging. Productie-LLM-systemen vereisen continuous evaluation.
Welke metrics
Voor RAG: groundedness (klopt de output met de bron), relevance (beantwoordt de output de vraag), context recall (zijn de juiste sources opgehaald). Voor algemene LLM: fluency, helpfulness, safety. Per use-case anders gewogen.
Methodieken: eval sets en LLM-as-judge
Eval set: een vaste set vragen plus verwachte uitkomsten (golden set). LLM-as-judge: een sterk model evalueert output van het productie-model tegen criteria. Gecombineerd geeft kwantitatieve plus schaalbare evaluatie.
Continuous monitoring
Op productie-traffic sample-evaluation. Drift-alerts wanneer scores wegzakken. Per release een eval-vergelijking voor regression-detection. Dashboard met scores per use-case voor de hele stack.
Tooling: Langfuse, Weights & Biases, eigen build
Langfuse voor open-source observability, W&B voor enterprise ML-ops, custom Python-stack voor specifieke needs. Per organisatie kiezen we op basis van schaal en team-skills.
Hoe wij dit voor u realiseren
Wij richten evaluatie en monitoring van uw taalmodellen in, zodat u aantoonbaar weet dat de antwoorden kloppen en blijven kloppen. We meten kwaliteit, kosten en afwijkingen. Zo houdt u grip op uw AI in productie in plaats van te hopen dat het goed gaat.
Aan de slag
We leveren een werkende basis doorgaans binnen enkele weken en bouwen uit op wat werkt. We werken met een vast dagtarief of een projectprijs. Neem contact op voor een kort gesprek over uw situatie.
Verwant: AI consultant, LLMOps platform.
