Engineering

Das richtige LLM durch Evaluierung auswaehlen

Systematisch bewerten, welches Modell fuer ein bestimmtes Rezept die besten Ergebnisse liefert.

Das Problem

Teams waehlen LLM-Modelle nach Bauchgefuehl oder Marketing-Versprechen und nutzen sie dann auf unbestimmte Zeit. Wenn neue Modelle erscheinen, fuehrt niemand einen rigorosen Vergleich durch -- sodass Teams entweder bessere Optionen verpassen oder voreilig aufgrund von Hype wechseln. Das Ergebnis ist schlechtere Qualitaet, unnoetige Kosten oder beides.

Die Loesung

JieGous Evaluierungssystem sendet dieselben Eingaben an mehrere Modellkonfigurationen und nutzt LLM-als-Juror-Bewertung, um zu bestimmen, welches Modell tatsaechlich am besten abschneidet. Statistische Konfidenzintervalle verhindern voreilige Schlussfolgerungen, und synthetische Eingabegenerierung stellt sicher, dass die Testmenge vielfaeltig ist.

Workflow-Schritte

Evaluierung erstellen

Rezept-Schritt

Das zu bewertende Rezept auswaehlen und zwei oder mehr Modellkonfigurationen zum Vergleich festlegen (z. B. Claude Sonnet vs. GPT-5 vs. Gemini Pro).

Synthetische Eingaben generieren

Rezept-Schritt

Automatisch 50 vielfaeltige Testeingaben aus der Eingabestruktur des Rezepts generieren, die verschiedene Szenarien und Grenzfaelle abdecken.

Multi-Juror-Bewertung durchfuehren

Parallelverarbeitung

Alle Modellvarianten parallel ausfuehren und dann jede Ausgabe von 2-3 unabhaengigen LLM-Juroren per Konsensbewertung beurteilen lassen.

Statistische Ergebnisse pruefen

Freigabe-Gate

Der Engineering-Lead prueft Konfidenzintervalle, Kostenvergleiche und Juror-Uebereinstimmung, bevor das Gewinnermodell ausgerollt wird.

Engineering-Workflow in Aktion ansehen

Erwartete Ergebnisse

Datengetriebene Modellauswahl ersetzt Vermutungen
Kostenoptimierung -- Modelle identifizieren, die gleichwertige Qualitaet zu geringeren Kosten bieten
Statistische Konfidenz verhindert voreilige Schlussfolgerungen
Wiederholbarer Prozess zur Neubewertung bei Erscheinen neuer Modelle