Large Language Models (LLMs) arbeiten probabilistisch – sie approximieren Fakten, anstatt diese exakt wiederzugeben.
Das Trainingsmaterial ist nie vollständig oder durchgängig korrekt, und sein Wahrheitsgehalt lässt sich kaum messen.
Das Ergebnis: Ein LLM produziert Ausgaben, die zwar plausibel wirken, aber nicht immer das liefern, was wir eigentlich erwarten.
Warum Evaluation unverzichtbar ist
LLMs „halluzinieren“ – ein Begriff, der gerne genutzt wird, aber die Problematik nur teilweise beschreibt.
Wir sprechen lieber von einem „Verwirrtheitsgrad“:
- Das Modell kann Informationen übersehen
- Zusammenhänge falsch interpretieren
- Oder schlicht Antworten generieren, die nicht belastbar sind
Im Gegensatz zu klassischen IT-Systemen oder Datenbanken fehlt bei LLMs die transparente Nachvollziehbarkeit – es gibt keine Datenbankeinträge oder Logs, die direkt erklären, warum ein bestimmtes Ergebnis zustande kam.
Einfaches Testen und Evaluieren wird dadurch deutlich komplexer.
Guardrails und hybride Ansätze
Um LLMs in der Praxis nutzbar zu machen, setzen wir aufGuardrailing oder Truthgrounding.
Der Kern dieser Ansätze:
- Den Kontext gezielt erweitern und ergänzen
- Das LLM innerhalb klarer Leitplanken agieren lassen
- Hybrid-Systeme aufbauen, die generisches KI-Wissen mit domänenspezifischem Kontext verbinden
So entstehen integrierte KI-Systeme, die zuverlässiger und geschäftsrelevant agieren.
Bei komplexen Unternehmensanwendungen – etwa
- Schadensbewertung in der Versicherung
- Hypotheken-Kreditanträge
- Leasing-Rückläufer im Automotive-Bereich
- Reisekostenantrag
setzen wir daher konsequent auf hybride Architekturen.
Reine „Generik-LLMs“ ohne Kontextbegrenzung sind hier aktuell nicht zuverlässig genug.
Unser Ansatz bei sol4data
Wir begleiten Unternehmen von der Use-Case-Auswahl bis zur Evaluation:
- Auswahl und Mapping des geeigneten Modells auf den Anwendungsfall
- Design von hybriden, integrierten KI-Architekturen
- Aufbau von Pipelines, Guardrails und Evaluationsprozessen
Evaluation bedeutet für uns Benchmarking und Testen, also die Messung von Genauigkeit und Verwirrtheitsgrad gegenüber definierten Erwartungswerten.
Besonders herausfordernd ist dabei der große Lösungsraum von LLMs – Tests sind komplexer und aufwändiger als in klassischen IT-Systemen.
Unser Ziel: KI-Systeme, die nicht nur faszinieren, sondern verlässlich tun, was sie sollen und Wert generieren.
Buchen Sie einen Termin bei einem KI-Architekten für eine geführte Diskussion rund um die Evaluation von KI Systemen!
