LLM-Evaluation: Evaluation. Praxis. Sicherheit
Baue belastbare Eval-Sets, Human-Review-Prozesse und Regressionstests für produktive LLM-Systeme
Die wichtigsten Themen
Eval-Sets für echte LLM-Produkte
Benchmarks und Qualitätsmetriken
Human-Review mit Bewertungs-Rubrics
Regressionstests für Prompt-Änderungen
CI/CD-Anbindung für LLM-Tests
Release-Kriterien für AI-Features
Überblick
Produktive LLM-Systeme brauchen mehr als gute Prompts. Ohne belastbare LLM-Evaluation bleiben Modellwechsel, RAG-Anpassungen und Prompt-Optimierungen riskante Bauchentscheidungen. In diesem Training baust du ein praxistaugliches Vorgehen für Benchmarks, Eval-Sets, Human-Review und Regressionstests auf. Der Schwerpunkt liegt auf wiederholbaren Verfahren, die AI-Teams direkt in Produktentwicklung, QA und Release-Prozesse integrieren. Du lernst, Qualitätskriterien messbar zu machen, Testdaten sauber zu strukturieren, automatische Bewertungen sinnvoll mit Human-Review zu kombinieren und Release-Entscheidungen nachvollziehbar abzusichern. Das Training passt besonders gut, wenn bereits LLM-Prototypen, RAG-Systeme oder AI-Features existieren und daraus robuste Produkt-Systeme werden sollen. Ergänzend lohnt sich bei Bedarf ein Blick auf weitere KI-Schulungen der cmt.
Wer hier richtig ist
- AI Leads mit Verantwortung für produktive LLM-Systeme
- ML Engineers und Data Scientists in LLM- oder RAG-Projekten
- Product Ownerinnen und Product Owner für AI-Features und digitale Produkte
- QA-Verantwortliche und technische Projektleitungen in AI-Produkt-Teams
- Für alle, die LLM-Qualität messbar machen und Releases sicherer entscheiden wollen
Das lernst du
Nach dem Training entwickelst du Evaluations-Strategien für produktive LLM-Systeme und übersetzt Qualitätsanforderungen in testbare Kriterien. Du baust Eval-Sets, kombinierst automatische Bewertungen mit Human-Review und verankerst Regressionstests in Release-Prozessen. Der Kurs stärkt deine Fähigkeit, LLM-Änderungen datenbasiert zu bewerten und Risiken vor dem Go-Live sichtbar zu machen.
Die Themen Rolle von LLM-Evaluation im Produkt-Lebenszyklus · Abgrenzung von Benchmarks, Eval-Sets und Monitoring · Qualitätsdimensionen wie Korrektheit, Nützlichkeit, Sicherheit und Konsistenz...
Evaluations-Strategie für LLM-Systeme
- Rolle von LLM-Evaluation im Produkt-Lebenszyklus
- Abgrenzung von Benchmarks, Eval-Sets und Monitoring
- Qualitätsdimensionen wie Korrektheit, Nützlichkeit, Sicherheit und Konsistenz
- Risiken durch Prompt-Änderungen, Modellwechsel und RAG-Anpassungen
Eval-Sets entwerfen und pflegen
- Aufbau repräsentativer Testfälle aus echten Nutzer-Szenarien
- Golden-Datasets, Edge-Cases und Negativbeispiele
- Kategorisierung nach Risiko, Fachlichkeit und Nutzerintention
- Versionierung von Testdaten und erwarteten Ergebnissen
Automatisierte LLM-Bewertung
- Regelbasierte Checks für Struktur, Fakten und Policies
- LLM-as-a-Judge mit klaren Rubrics und Bewertungs-Skalen
- Messung von Retrieval-Qualität in RAG-Systemen
- Umgang mit Nichtdeterminismus und Score-Schwankungen
Human-Review sinnvoll einsetzen
- Review-Guidelines für fachliche und sicherheitsrelevante Bewertungen
- Stichproben, Doppelbewertungen und Eskalationsregeln
- Auswertung von Reviewer-Abweichungen
- Feedback-Schleifen für Produkt, Prompt und Datenbasis
Regressionstests und CI/CD-Integration
- Test-Suites für Prompts, Tools, RAG und Modell-Upgrades
- Schwellwerte für Release-Entscheidungen
- Automatisierte Testläufe in Entwicklungs-Pipelines
- Dokumentation von Changes, Scores und Freigaben
Praxis-Setup für produktive Teams
- Evaluations-Backlog für AI-Produkt-Teams
- Reporting für Product Ownerinnen, AI Leads und Stakeholder
- Kosten-, Laufzeit- und Qualitäts-Trade-offs
- Governance für wiederholbare LLM-Qualitätssicherung
So arbeiten wir
Das Training kombiniert fachliche Impulse, geführte Praxisübungen, Gruppenarbeit und Review-Diskussionen. Fallbeispiele aus LLM-Produktentwicklung, RAG-Systemen und Prompt-Iteration werden genutzt, um Evaluations-Designs, Rubrics und Regressionstest-Ansätze direkt anzuwenden.
Empfohlene Vorkenntnisse
- Solide KI- und LLM-Grundlagen sowie Verständnis für Prompting, RAG oder ML-Workflows
- Erfahrung mit Produktentwicklung, Software-Testing oder AI-Projekten ist hilfreich
Dein Fahrplan
- Einordnung von LLM-Evaluation im Produkt- und Release-Prozess
- Definition relevanter Qualitätsdimensionen für LLM- und RAG-Systeme
- Aufbau repräsentativer Eval-Sets aus Nutzer-Szenarien
- Arbeit mit Golden-Datasets, Edge-Cases und Negativbeispielen
- Bewertungs-Rubrics für automatische und manuelle Evaluation
- Übung: Eval-Set für ein produktnahes LLM-Szenario entwerfen
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Leider haben wir aktuell keine Termine geplant. Es wird wahrscheinlich bei uns etwas schief gelaufen sein - bitte kontaktiere uns und wir finden den passenden Termin.
Der passende Termin ist nicht dabei? Kontaktiere uns - wir finden die passende Lösung
Inhouse-Schulungen & Firmenseminare
Inhouse-Schulungen
Buche diese Schulung als maßgeschneiderte Inhouse-Schulung für dein Unternehmen oder deine Behörde. Unsere Trainer kommen zu dir und führen die Schulung in deinen Räumlichkeiten durch.
Vorteile:
- Maßgeschneiderte Inhalte für dein Unternehmen
- Flexible Terminplanung nach euren Bedürfnissen
- Kosteneffizient bei mehreren Teilnehmern
- Schulung in vertrauter Umgebung
- Fokus auf deine spezifischen Anforderungen
Firmen-Seminare
Firmen-Seminare finden an einem unserer Schulungsstandorte statt, sind aber maßgeschneidert für dich und exklusiv für dein Team. Sie können auch online stattfinden.
Ideal für:
- Geschlossene Gruppen aus einem Unternehmen / Behörde
- Individuelle Terminplanung für dein Team
- An unseren Schulungsstandorten oder Online
- Angepasste Inhalte für deine Anforderungen
Fragen und Antworten zu LLM-Evaluation: Evaluation. Praxis. Sicherheit
Ist die Schulung für Einsteigerinnen und Einsteiger geeignet?
Nein. Das Training setzt KI- und LLM-Grundlagen voraus. Du solltest Begriffe wie Prompting, RAG, Modell-Output, Testdaten und Produkt-Release bereits einordnen. Der Schwerpunkt liegt auf Evaluation und Qualitätssicherung produktiver LLM-Systeme.
Wird im Training programmiert?
Der Schwerpunkt liegt auf Konzept, Design und praktischer Anwendung von Evaluationsmethoden. Technische Beispiele und Pipeline-Überlegungen werden behandelt, jedoch steht nicht die Entwicklung einer vollständigen Software-Bibliothek im Mittelpunkt.
Eignet sich das Training für RAG-Systeme?
Ja. RAG-Systeme sind ein wichtiger Bestandteil der Schulung. Du lernst, Retrieval-Qualität, Quellenbezug und Antwortqualität gemeinsam zu bewerten und Änderungen an Datenbasis, Chunking, Prompt oder Modell über Regressionstests abzusichern.
Was nehme ich aus der Schulung konkret mit?
Du nimmst ein praxistaugliches Vorgehen für Eval-Sets, Bewertungs-Rubrics, Human-Review und Regressionstests mit. Außerdem entsteht ein klares Verständnis dafür, wie LLM-Qualität in Produktentscheidungen, CI/CD-Prozesse und Go-Live-Kriterien übersetzt wird.
Passt die Schulung zu bestehenden AI-Produkt-Teams?
Ja. Gerade Teams mit bestehenden LLM-Prototypen oder produktiven AI-Features profitieren stark. Das Training hilft dir, vorhandene Tests zu strukturieren, Qualitätslücken zu erkennen und Evaluation als wiederholbaren Prozess im Team zu verankern.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert
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Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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Michaela Berger
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