Einblicke in KI-Evaluation, Experimentierung und den Aufbau zuverlässiger KI-Produkte.
A CLAUDE.md file's value isn't the facts it supplies. It's the workflow it imposes. We ran Claude Opus 4.6 on ten Django tasks with and without our project's instructions, and the cost gap came almost entirely from one workflow choice the file encodes.
Als ein deutscher Krankenversicherer das LLM hinter seiner kundennahen KI-Plattform ersetzen wollte, machte eine strukturierte Evaluation aus einem riskanten Modell-Wechsel eine datengestützte Entscheidung. Nebenbei kamen erfundene personenbezogene Daten, ausgeplauderte System-Prompts und teure Fehlentscheidungen bei der Erstattung zutage.
Wie N+1-Evaluation die Fehler aufdeckt, die Single-Turn-Tests übersehen - und wie Sie das Ganze in elluminate aufsetzen.
Wir haben OpenAIs FrontierScience-Benchmark mit GPT-5.4, Claude Opus 4.6 und Gemini 3.1 Pro in elluminate neu aufgesetzt. So schlagen sich die aktuellen Frontier-Modelle auf dem härtesten öffentlichen Science-Benchmark.
Wie strukturierte Evaluation aus einem fähigen, aber unzuverlässigen KI-Agenten ein System mit 93 % Genauigkeit bei der PKV-Bearbeitung gemacht hat. Gleiches Modell, gleiche Fälle, andere Instruktionen.
Wenn KI-Systeme still scheitern, verliert sich die Verantwortung für Qualität. Warum plausibel klingende Ergebnisse gefährlich sind, was Ownership für KI-Teams konkret bedeutet und wie sich die Evaluationstiefe am Risiko ausrichten lässt.
Kubernetes produktiv über mehrere Cloud-Anbieter zu betreiben, heißt: OpenTofu-Konfigurationen, Helm-Charts und Deployment-Pipelines gleichzeitig jonglieren. Wie wir Claude Code als Infrastruktur-Copilot einsetzen — mit Sicherheits-Leitplanken, eigenen Skills und eingebettetem Domänenwissen.
Wir haben 168 heikle China-Themen an zehn LLMs getestet. Ein chinesisches Modell zog mit GPT-5.2 und Claude gleich. Ein anderes schrieb das Massaker auf dem Tian'anmen-Platz in staatlich genehmigte Fiktion um.
Ein vollständiges Framework für die RAG-Evaluation: Testdaten-Design, gezielte Kriterien für Retrieval und Generierung, Auswertung von Experimenten und kontinuierliches Monitoring im Produktivbetrieb.
Ihre Evaluation sagt, Ihre KI sei fehlerfrei. Sie wissen, dass das nicht stimmt. So haben wir mit MCP schnell iteriert und echte Schwachstellen sichtbar gemacht.
Importieren Sie Ihre Langfuse-Datensätze direkt in elluminate. So werden Produktions-Traces zu strukturierten Evaluationen - ohne Exportskripte oder CSV-Gefummel.
Binäre Pass/Fail-Evaluationen schlagen Likert-Skalen bei der Bewertung von LLMs und Agenten. Warum das so ist und wie Sie Nuancen behalten, ohne sich Inkonsistenz einzuhandeln.
Wie wir ein Test-Set für die KI-Suche einer deutschen Krankenkasse aufgebaut haben – von 50 echten Nutzeranfragen zu 80 Fällen, 57 Experimenten und einer Erfolgsrate, die von 35 % auf über 80 % gestiegen ist.
So testen und verbessern Sie Ihre KI-Prompts systematisch mit der Evaluierungsplattform elluminate. Ein vollständiges Beispiel rund um Pizzabeläge führt Sie durch Prompt-Templates, Collections, Kriterien und Experimente.
Erfahren Sie, wie unsere Produkte Ihnen helfen können, KI-Agenten sicher zu evaluieren, deployen und zu überwachen.