9 MinutenLangSmith in 10 Minuten
Traces, Projekte und Datensätze in LangSmith navigieren sowie Tokenkosten, Latenz, Fehlerrate und Details einzelner Spans ablesen können.
FortgeschrittenKI für Unternehmen
Domänenspezifische LLM-Evaluierungssysteme entwickeln: Hamel Husain und Emil Sedgh
AI Engineer. Hamel Husain und Emil Sedgh, CTO von Rechat, erläutern das Eval-System hinter einem realen KI-Produkt: warum generische Standard-Evals scheitern, wie Assertions, protokollierte Traces mit menschlicher Prüfung und an Domänenexperten ausgerichtete LLM-Bewerter aufeinander aufbauen und wie ein funktionierendes Eval-System Datenkuratierung und Fine-Tuning ermöglicht. Dies ist die Fallstudie aus dem Produktionseinsatz zum Argument des Artikels, dass Evals der Regressionserkennung dienen und keine Rangliste bilden.
Hinweis von AI Expert
Der Vortrag wurde Mitte 2024 aufgezeichnet. Einzelne Werkzeuge haben sich weiterentwickelt, das Systemdesign jedoch nicht. Verwenden Sie ihn als Architekturreferenz, nicht als Anbieterleitfaden, und beziehen Sie den Domänenexperten wie empfohlen weiterhin ein.
Was Sie aus diesem Video mitnehmen sollten
Verstehen, wie ein Produktionsteam Assertions, menschliche Prüfung und LLM-Bewerter so kombiniert, dass Regressionen vor der Veröffentlichung sichtbar werden.
Das sollten Sie zuerst ansehen oder wissen
Vertrautheit mit grundlegender LLM-Eval-Terminologie und dem Stufenmodell des Artikels.
Zuletzt geprüft: 15. Juli 2026
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