Rag-Testing und -Evaluierung für KI-Pipelines

Ihre RAG-Demo funktioniert. In der Produktion sieht es anders aus. Wir testen RAG-Anwendungen entlang der gesamten Pipeline, um zu sehen, was wirklich passiert, wenn Benutzer komplexe, realistische Fragen stellen, und ob das System die richtigen Informationen abruft.

Die meisten Probleme mit RAG-Daten entstehen beim Abruf. Falscher Datenblock, falsches Ergebnis. Wir untersuchen Einbettungen, das Suchverhalten der Vektoren und die Ranking-Logik, um herauszufinden, warum das System das richtige Dokument nicht findet und wie sich das Problem beheben lässt.

Ampelsysteme klingen oft überzeugend. Wir evaluieren Ampelsysteme, um zu überprüfen, ob die Antworten tatsächlich aus den abgerufenen Quellen stammen. Wenn das Modell Fakten erfindet oder Dokumente falsch kombiniert, erkennen wir das frühzeitig.

Schnelle Einschleusung. Datenleck. Zugriff auf vertrauliche Dokumente. Wir führen umfassende Sicherheitstests für RAG-Systeme durch, um das Verhalten Ihrer KI unter Belastung zu überprüfen, bevor neugierige Benutzer oder Angreifer dies versuchen.

Gute Demos beweisen nichts. Wir führen eine strukturierte Evaluierung von RAG-Systemen anhand realer Anfragen und kontrollierter Datensätze durch, um die Relevanz, die Fundierung und die Qualität der Suchergebnisse zu messen – die Indikatoren, die zeigen, ob Ihre KI einsatzbereit ist.

RAG ändert sich ständig: neue Dokumente, neue Einbettungen, neue Eingabeaufforderungen. Wir entwickeln Evaluierungssuiten, die Qualitätseinbußen bei Änderungen erkennen, damit Ihre KI auch nach Updates optimal funktioniert, nicht nur am Einführungstag.

Supportmitarbeiter beantworten täglich Tausende von Fragen. Eine falsche Antwort kann Benutzer verwirren oder Supportteams überlasten. Eine strukturierte Ampelbewertung hilft sicherzustellen, dass die Antworten aus der richtigen Dokumentation stammen und mit Ihren Produktrichtlinien übereinstimmen.

Interne Copiloten sind auf Unternehmensdokumente, Richtlinien und Datenbanken angewiesen. Schlägt der Abruf fehl, erhalten die Mitarbeiter irreführende Informationen. Tests stellen sicher, dass die RAG-Pipeline die richtigen Quellen abruft und diese in komplexen Wissensdatenbanken korrekt verwendet.

Produkte aus den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen und Recht müssen nachvollziehbare und fundierte Antworten liefern. Teams nutzen RAG-Bewertungskriterien, um nachzuweisen, dass die Antworten durch verlässliche Dokumente belegt sind und den internen Qualitäts- und Compliance-Anforderungen entsprechen.

KI-Tools, die Kunden zugänglich gemacht werden, ziehen neugierige Nutzer und mitunter auch Angreifer an. Die Validierung der RAG-Sicherheit trägt dazu bei, dass das System vor der Bereitstellung sicher mit Schnellzugriffen, sensiblen Daten und eingeschränkten Inhalten umgeht.

Unser QA-Team arbeitet täglich mit komplexen KI-gestützten Produkten. Wir gehen beim RAG-Testing wie Ingenieure vor, nicht wie Theoretiker. Jede RAG-Analyse konzentriert sich darauf, wie sich die Antworten in realen Nutzerszenarien verhalten, nicht nur in synthetischen Benchmarks.

Die meisten KI-Teams beheben das Problem bei der Eingabeaufforderung, während die eigentliche Ursache im Abruf der Ergebnisse liegt. Wir beginnen mit der Grundlage – der Qualität der Ampelsuche. Wenn das System die falschen Quellen findet, kann auch die beste Eingabeaufforderung das Ergebnis nicht korrigieren.

KI-Assistenten greifen häufig auf interne Dokumente, Richtlinien und sensible Daten zu. Wir testen auf sofortiges Einschleusen von Daten, Datenlecks und unsichere Reaktionen – Risiken, die die RAG-Sicherheit im Produktivbetrieb unbemerkt gefährden können.

Wir behandeln RAG-Systeme wie Produktionssoftware. Unsere Ingenieure definieren messbare Qualitätskriterien, führen wiederholbare Tests durch und liefern klare Ergebnisse, auf deren Grundlage Ihr Team sofort handeln kann.

Wir arbeiten eng mit ML-Ingenieuren, Produktverantwortlichen und CTOs zusammen. Keine langen Theoriepräsentationen – sondern klare Ergebnisse, reproduzierbare Tests und praktische Empfehlungen, die Ihr Team sofort umsetzen kann.

RAG-Systeme entwickeln sich schnell weiter, wenn sich Daten und Eingabeaufforderungen ändern. Unser Testansatz ist für Continuous Delivery geeignet: strukturierte Testdatensätze, wiederholbare Evaluierungsläufe und schnelle Feedbackschleifen, die Ihr Team in die Entwicklung integrieren kann.

KI-Produkte erfordern mehr als nur Funktionstests. Wir validieren das Modellverhalten, die Antwortqualität, Grenzfälle und Systeminteraktionen, um sicherzustellen, dass KI-gesteuerte Funktionen in realen Benutzerszenarien zuverlässig funktionieren.

KI-Testdienste

Große Sprachmodelle können überzeugende, aber falsche Antworten generieren. Unsere QA-Ingenieure testen Eingabeaufforderungen, Antworten und die zugrundeliegende Logik, um Fehlfunktionen, fehlerhafte Abläufe und unsichere Ausgaben zu erkennen, bevor Benutzer darauf stoßen.

LLM-Prüfungsdienste

KI-Systeme verarbeiten häufig sensible Daten. Wir identifizieren Schwachstellen wie Prompt-Injection, Risiken der Datenoffenlegung und API-Schwachstellen, um die Sicherheit Ihres Produkts in Produktionsumgebungen zu gewährleisten.

Sicherheitstestdienste

Komplexe KI-Produkte bestehen aus zahlreichen Komponenten: APIs, Datenbanken, Pipelines und Schnittstellen. Wir validieren das Zusammenspiel des gesamten Systems, um Stabilität und vorhersehbare Ergebnisse im Produktivbetrieb zu gewährleisten.

Systemtestdienste

KI-Anwendungen müssen rechenintensive Anfragen und große Datensätze verarbeiten. Wir bewerten Antwortzeiten, Systemstabilität und Skalierbarkeit unter realistischen Lasten, um sicherzustellen, dass Ihr Produkt auch bei steigender Nutzung optimal funktioniert.

Leistungstestdienstleistungen

Für Unternehmen, die kontinuierlich KI-Produkte entwickeln, bietet ein eigenes QA-Team fortlaufende Tests, Validierung von Releases und Qualitätsüberwachung und hilft den Teams so, stabile und zuverlässige Systeme auch bei der Weiterentwicklung von Funktionen aufrechtzuerhalten.

Dedizierte QA-Teamdienste