LLM-Evaluation: Evaluation. Praxis. Sicherheit
LLM-Qualität messbar absichern: Eval-Sets, Human-Review und Regressionstests für AI-Produkte
Die wichtigsten Themen
Eval-Sets für LLM-Produkte
Benchmarks und Qualitätsmetriken
Human-Review mit Rubrics
Regressionstests für Prompts
CI/CD-Anbindung für LLM-Tests
Go-Live-Kriterien für AI-Features
Überblick Produktive LLM-Systeme brauchen mehr als gute Prompts und überzeugende Demo-Ergebnisse. Ohne belastbare LLM-Evaluation bleiben Prompt-Optimierungen, Modellwechsel, RAG-Anpassungen und Go-Live-Entscheidungen schwer...
Produktive LLM-Systeme brauchen mehr als gute Prompts und überzeugende Demo-Ergebnisse. Ohne belastbare LLM-Evaluation bleiben Prompt-Optimierungen, Modellwechsel, RAG-Anpassungen und Go-Live-Entscheidungen schwer vergleichbar. In diesem zweitägigen Training baust du ein praxistaugliches Vorgehen auf, mit dem AI-Teams Benchmarks, Eval-Sets, Human-Review-Prozesse und Regressionstests strukturiert in Produktentwicklung, QA und Release-Prozesse integrieren.
Der Schwerpunkt liegt auf wiederholbaren Verfahren für produktive LLM-Systeme: Qualitätskriterien werden messbar gemacht, Testfälle aus echten Nutzer-Szenarien abgeleitet, automatische Bewertungen sinnvoll eingesetzt und manuelle Reviews nachvollziehbar organisiert. Du arbeitest mit Rubrics, Golden-Datasets, Edge-Cases, Negativbeispielen und Go-Live-Kriterien, um Risiken vor dem Release sichtbar zu machen. Besonders wertvoll ist das Training für Teams, die bereits LLM-Prototypen, RAG-Systeme oder AI-Features betreiben und daraus robuste Produkt-Systeme entwickeln wollen. Ergänzend passen je nach Wissensstand die Schulungen Generative KI für Anwender, ChatGPT Training für Software-Entwicklung und KI rechtssicher in Unternehmen einsetzen.
Die Themen Rolle von LLM-Evaluation im Produkt-Lebenszyklus, in QA-Prozessen und bei Release-Entscheidungen · Abgrenzung von Benchmarks, Eval-Sets, Monitoring, Observability und produktivem Feedback...
Evaluations-Strategie für produktive LLM-Systeme
- Rolle von LLM-Evaluation im Produkt-Lebenszyklus, in QA-Prozessen und bei Release-Entscheidungen
- Abgrenzung von Benchmarks, Eval-Sets, Monitoring, Observability und produktivem Feedback
- Qualitätsdimensionen wie Korrektheit, Nützlichkeit, Sicherheit, Konsistenz, Quellenbezug und Nutzerwert
- Risiken durch Prompt-Änderungen, Modellwechsel, Tool-Anbindung und RAG-Anpassungen
- Übersetzung fachlicher Anforderungen in messbare Bewertungskriterien
- Priorisierung von Evaluationsaufwand nach Risiko, Nutzungshäufigkeit und Business-Relevanz
Eval-Sets entwerfen, strukturieren und pflegen
- Aufbau repräsentativer Testfälle aus realistischen Nutzer-Szenarien und produktnahen Dialogen
- Arbeit mit Golden-Datasets, Edge-Cases, Negativbeispielen und sicherheitskritischen Fällen
- Kategorisierung nach Risiko, Fachdomäne, Nutzerintention, erwarteter Antwortform und Fehlertyp
- Definition erwarteter Ergebnisse, akzeptabler Abweichungen und klarer Ausschlusskriterien
- Versionierung von Testdaten, Referenzantworten, Prompts und Bewertungslogik
- Pflege eines Evaluations-Backlogs für neue Features, Incidents und Produktänderungen
Automatisierte LLM-Bewertung und Metriken
- Regelbasierte Checks für Struktur, Format, Faktenbezug, Policy-Vorgaben und Pflichtinformationen
- LLM-as-a-Judge mit präzisen Rubrics, Bewertungs-Skalen und nachvollziehbaren Score-Definitionen
- Messung von Retrieval-Qualität in RAG-Systemen inklusive Relevanz, Vollständigkeit und Quellenbezug
- Bewertung von Antwortqualität, Halluzinationsrisiken, Tonalität und Konsistenz über wiederholte Testläufe
- Umgang mit Nichtdeterminismus, Score-Schwankungen, Grenzfällen und uneindeutigen Ergebnissen
- Einordnung von Kosten, Laufzeit und Aussagekraft automatisierter Evaluationsläufe
Human-Review sinnvoll einsetzen
- Review-Guidelines für fachliche, sprachliche, sicherheitsrelevante und produktbezogene Bewertungen
- Aufbau von Stichproben, Doppelbewertungen, Eskalationsregeln und Freigabeprozessen
- Auswertung von Reviewer-Abweichungen und Kalibrierung gemeinsamer Bewertungskriterien
- Kombination von automatischen Scores und menschlicher Beurteilung für belastbare Entscheidungen
- Feedback-Schleifen für Produkt, Prompt, Datenbasis, RAG-Konfiguration und Modell-Auswahl
- Dokumentation von Review-Ergebnissen für Audits, Stakeholder und kontinuierliche Verbesserung
Regressionstests und CI/CD-Integration
- Test-Suites für Prompts, Systemnachrichten, Tools, RAG-Komponenten und Modell-Upgrades
- Schwellwerte für Release-Entscheidungen, Rollbacks, manuelle Prüfungen und technische Eskalationen
- Automatisierte Testläufe in Entwicklungs-Pipelines und wiederholbare Auswertung der Ergebnisse
- Vergleich von Modellversionen, Prompt-Varianten und Datenständen anhand stabiler Evaluationskriterien
- Dokumentation von Changes, Scores, Freigaben und offenen Risiken im Release-Prozess
- Einbindung von LLM-Tests in bestehende QA-, DevOps- und Produktentwicklungsabläufe
Praxis-Setup für AI-Produkt-Teams
- Evaluations-Backlog für AI-Produkt-Teams mit fachlichen, technischen und sicherheitsrelevanten Prüfpunkten
- Reporting für Product Ownerinnen, Product Owner, AI Leads, QA-Verantwortliche und Stakeholder
- Abwägung von Kosten-, Laufzeit- und Qualitäts-Trade-offs bei wiederholten Evaluationsläufen
- Governance für nachvollziehbare LLM-Qualitätssicherung und dokumentierte Freigabeentscheidungen
- Übertragung der Trainingsergebnisse auf eigene LLM-, RAG- und AI-Feature-Szenarien
Zielgruppe
- AI Leads, ML Engineers und Data Scientists mit Verantwortung für produktive LLM- oder RAG-Systeme
- Product Ownerinnen, Product Owner und technische Projektleitungen für AI-Features, Chatbots und digitale Produkte
- QA-Verantwortliche, Testmanagerinnen und Testmanager, die LLM-Qualität messbar prüfen und Releases absichern
- Softwareentwicklerinnen, Softwareentwickler und Solution Architects, die Evaluationsprozesse in Entwicklungs- und CI/CD-Abläufe integrieren
Das lernst du
- Belastbare Evaluations-Strategien für produktive LLM- und RAG-Systeme entwickeln
- Qualitätsanforderungen in messbare Kriterien, Rubrics und Testfälle übersetzen
- Eval-Sets mit Golden-Datasets, Edge-Cases und Negativbeispielen strukturiert aufbauen
- Automatisierte LLM-Bewertungen mit Human-Review zu nachvollziehbaren Ergebnissen verbinden
- Regressionstests für Prompt-Änderungen, Modellwechsel und RAG-Anpassungen in Release-Prozesse integrieren
- Go-Live-Entscheidungen anhand von Scores, Schwellwerten und dokumentierten Risiken sicherer treffen
So arbeiten wir
- Fachliche Impulse zu LLM-Evaluation, Eval-Sets, Bewertungs-Rubrics, Human-Review und Regressionstests
- Geführte Praxisübungen mit produktnahen LLM- und RAG-Szenarien
- Gruppenarbeit zur Entwicklung von Testfällen, Qualitätskriterien und Go-Live-Checklisten
- Review-Diskussionen zu Grenzfällen, Score-Abweichungen und nichtdeterministischen Modellantworten
- Transfer auf eigene Produkt-, QA- und Release-Prozesse der Teilnehmerinnen und Teilnehmer
Empfohlene Vorkenntnisse
- Solide KI- und LLM-Grundlagen sowie Verständnis für Prompting, RAG oder ML-Workflows
- Erfahrung mit Produktentwicklung, Software-Testing, QA-Prozessen oder AI-Projekten ist hilfreich
- Grundverständnis für generative KI, etwa aus Generative KI für Anwender oder vergleichbarer Praxis
- Für technische Teilnehmende sind Kenntnisse aus ChatGPT Training für Software-Entwicklung eine sinnvolle Ergänzung
Dein Fahrplan
- Einordnung von LLM-Evaluation im Produkt-, QA- und Release-Prozess
- Abgrenzung von Benchmarks, Eval-Sets, Monitoring und produktivem Feedback
- Definition relevanter Qualitätsdimensionen für LLM- und RAG-Systeme
- Übersetzung fachlicher Anforderungen in messbare Bewertungskriterien
- Aufbau repräsentativer Eval-Sets aus Nutzer-Szenarien und produktnahen Dialogen
- Arbeit mit Golden-Datasets, Edge-Cases, Negativbeispielen und Risiko-Kategorien
- Entwicklung von 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
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
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Inhouse-Schulung
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- Termine nach euren Bedürfnissen
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Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu LLM-Evaluation: Evaluation. Praxis. Sicherheit
Ist die LLM-Evaluation Schulung für Einsteigerinnen und Einsteiger geeignet?
Nein. Das Training setzt KI- und LLM-Grundlagen voraus. Du solltest Begriffe wie Prompting, RAG, Modell-Output, Testdaten, Regressionstest und Produkt-Release bereits einordnen. Wenn dir Grundlagen zu generativer KI fehlen, ist Generative KI für Anwender als Einstieg besser geeignet.
Was ist der Unterschied zwischen LLM-Evaluation, Monitoring und klassischem Software-Testing?
Klassisches Software-Testing prüft häufig deterministische Ergebnisse. LLM-Systeme liefern dagegen probabilistische Antworten, die je nach Prompt, Kontext, Modell und Retrieval variieren. LLM-Evaluation verbindet deshalb strukturierte Testfälle, Bewertungs-Rubrics, automatische Checks, Human-Review und Regressionstests. Monitoring beobachtet zusätzlich das Verhalten im laufenden Betrieb, ersetzt aber keine geplanten Eval-Sets vor einem Release.
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. Änderungen an Datenbasis, Chunking, Prompt, Modell oder Retrieval-Konfiguration werden über Regressionstests vergleichbar und besser absicherbar.
Wird in der Schulung programmiert?
Der Schwerpunkt liegt auf Konzept, Design und praktischer Anwendung von Evaluationsmethoden. Technische Beispiele, Pipeline-Überlegungen und CI/CD-Integration werden behandelt. Die Entwicklung einer vollständigen Software-Bibliothek steht jedoch nicht im Mittelpunkt.
Was nehme ich aus dem LLM-Evaluation Training konkret mit?
Du nimmst ein praxistaugliches Vorgehen für Eval-Sets, Bewertungs-Rubrics, Human-Review, Regressionstests und Go-Live-Kriterien mit. Außerdem entsteht ein klares Verständnis dafür, wie LLM-Qualität in Produktentscheidungen, QA-Prozesse und Release-Freigaben übersetzt wird.
Passt die Schulung zu bestehenden AI-Produkt-Teams?
Ja. Gerade Teams mit bestehenden LLM-Prototypen, RAG-Systemen oder produktiven AI-Features profitieren stark. Das Training hilft dir, vorhandene Tests zu strukturieren, Qualitätslücken zu erkennen, Review-Prozesse aufzusetzen und Evaluation als wiederholbaren Prozess im Team zu verankern.
Welche Rolle spielt Human-Review bei der Bewertung von LLM-Ausgaben?
Human-Review ergänzt automatische Checks dort, wo fachliche Qualität, Kontext, Tonalität, Sicherheitsrisiken oder Grenzfälle beurteilt werden müssen. Im Training lernst du, Review-Guidelines, Stichproben, Doppelbewertungen und Eskalationsregeln so zu gestalten, dass Bewertungen nachvollziehbar und teamfähig werden.
Wie unterstützt die Schulung sichere Go-Live-Entscheidungen?
Die Schulung zeigt, wie Schwellwerte, Score-Vergleiche, dokumentierte Risiken und Human-Review-Ergebnisse in Release-Entscheidungen einfließen. Dadurch werden Prompt-Änderungen, Modellwechsel und RAG-Anpassungen nicht nur technisch getestet, sondern anhand definierter Qualitätskriterien bewertet.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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