Ihr Chatbot funktioniert im Test perfekt, aber dann blamiert er Sie vor Kunden. Das kommt Ihnen bekannt vor? Experimente mit elluminate durchzuführen, ändert das. Schicken Sie 100 echte Kundenanfragen durch Ihr System und sehen Sie sofort, wo es hakt: 100 % Einhaltung von Formatvorgaben (großartig), aber nur 83 % beantworten tatsächlich die gestellte Frage (Problem).

Jeder fehlgeschlagene Testfall ist nur einen Klick entfernt. Der Token-Verbrauch zeigt, dass Sie Geld für ausschweifende Antworten verbrennen, obwohl kürzere auch genügen würden. Die Verteilung der Antwortzeiten zeigt, dass 5 % der Anfragen über 60 Sekunden dauern – inakzeptabel, wenn Nutzer einfach nur eine Antwort wollen.

Keine Deployments mehr, die nur scheinbar funktionieren. Keine Probleme mehr, die erst durch Tickets von verärgerten Kunden erkannt werden. Bevor Sie ausliefern, kennen Sie Ihre Erfolgsquote bei IHREN spezifischen Anwendungsfällen mit IHREN tatsächlichen Daten bereits. Sie wissen, welche Randfälle fehlschlagen. Und Sie wissen genau, was zu beheben ist.

Jede Iteration bringt Sie näher zur produktionsreifen Lösung. Führen Sie Experimente mit Ihrer ersten Prompt-Version durch, prüfen Sie Bewertungen und analysieren Sie die Ergebnisse. Finden Sie heraus, was geändert werden muss, um die nächste Version zu verbessern. Ändern, testen, wiederholen.

Behalten Sie den Überblick über alle Versionen. Sehen Sie sofort, was funktioniert hat und was nicht. Bei Problemen können Sie einfach zur vorherigen Version zurückkehren. Der gesamte Prozess von der Idee bis zum fertigen Produkt, visualisiert.

Weil aggregierte Kennzahlen nur die halbe Geschichte erzählen. Tauchen Sie in einzelne Antworten ein, um nicht nur zu verstehen, ob Ihre KI erfolgreich war, sondern auch warum. Sehen Sie den exakten Prompt, der gesendet wurde, die vollständige generierte Antwort und wie jedes Kriterium bewertet wurde.

In diesem Beispiel hat der Chatbot eine themenfremde Wetter-Frage korrekt abgelehnt – genau wie angewiesen. Das grüne Häkchen zeigt, dass Ihr Alignment-Kriterium erfüllt wurde, mit detaillierter Begründung der Bewertung. Filtern Sie nach Fehlern, um Muster zu erkennen, und sortieren Sie nach Token-Verbrauch, um Kosten zu optimieren.

Jede Antwort erzählt Ihnen etwas über das Verhalten Ihres Systems. So bauen Sie KI, der Sie vertrauen können: Indem Sie die Daten betrachten, die Muster verstehen und mit Evidenz iterieren.