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Evals Harness (Eval-Framework)

Framework zum automatisierten Ausführen und Vergleichen von Evals

Ein Evals Harness (Eval-Framework) ist ein Framework, mit dem du KI-Modelle und KI-Workflows automatisiert testen, messen und miteinander vergleichen kannst. Es führt definierte Evaluations („Evals“) wiederholbar aus, sammelt Metriken (z. B. Genauigkeit, Kosten, Latenz) und macht Ergebnisse über Zeit, Modellversionen und Prompts hinweg nachvollziehbar.

Was bedeutet „Evals Harness“?

„Harness“ bedeutet im Software-Kontext Test-Harness: eine Umgebung, die Tests standardisiert ausführt. Ein Evals Harness ist deshalb die „Testumgebung“ für KI-Evaluierungen – besonders für Large Language Model (LLM)-Anwendungen wie ChatGPT oder Systeme mit RAG (Retrieval-Augmented Generation). Statt nur „gefühlt“ zu beurteilen, ob ein Prompt besser ist, liefert das Framework messbare, reproduzierbare Ergebnisse.

Wie funktioniert ein Evals Harness (typischer Ablauf)?

  • 1) Eval-Set definieren: Du erstellst Testfälle (Prompts/Inputs) plus erwartete Outputs oder Bewertungskriterien (z. B. „muss Quelle zitieren“).
  • 2) Kandidaten festlegen: Welche Varianten sollen verglichen werden? (Modell, Prompt, System-Message, Tools, Retriever, Parameter wie Temperatur).
  • 3) Ausführen & protokollieren: Das Harness ruft das Modell (Inference) auf, speichert Antworten, Tool-Calls, Tokenverbrauch und Laufzeiten.
  • 4) Bewerten (Scoring): Über Regeln (Exact Match), semantische Metriken, LLM-as-Judge oder Human Review; häufig kombiniert.
  • 5) Report & Vergleich: Dashboards/Reports zeigen Gewinner, Regressionen und Unsicherheiten (z. B. Konfidenz, Varianz).

Warum ist ein Evals Harness wichtig?

LLM-Systeme sind nicht-deterministisch und ändern sich durch neue Modellversionen, Prompt Engineering, Datenquellen oder Function Calling / Tool Use. Ohne Evals Harness riskierst du stille Qualitätsverluste („Regressionen“): Der Bot halluziniert mehr, beantwortet Sonderfälle schlechter oder wird teurer. Ein sauberes Eval-Framework ist damit ein Kernbaustein von MLOps und hilft auch bei AI Governance: Du kannst Qualitätsziele dokumentieren und Änderungen nachvollziehbar freigeben.

Wofür nutzt man ein Evals Harness? (Beispiele)

  • RAG-Qualität: Prüfen, ob Antworten Quellen korrekt nutzen und weniger Halluzinationen (Hallucinations) erzeugen.
  • Prompt-Varianten testen: System-Message A vs. B, inklusive Tonalität, Formatvorgaben und Sicherheitsregeln.
  • Tool-Use/Agenten: Validieren, ob AI Agents (KI-Agenten) die richtigen Tools aufrufen, Parameter korrekt setzen und nicht in Schleifen laufen.
  • Performance & Kosten: Tokenverbrauch, Latenz, Fehlerquoten vergleichen – wichtig für Automationen in n8n und Automatisierung (Automation).

Was kostet ein Evals Harness?

Die Software ist oft Open Source oder Teil bestehender Plattformen – die Hauptkosten entstehen durch (1) Modellaufrufe (Tokens), (2) Aufbau und Pflege eines guten Eval-Sets und (3) ggf. Human Review. Je nach Umfang können Evals von wenigen Euro pro Lauf (kleines Set) bis zu deutlich höheren Beträgen reichen, wenn viele Testfälle, mehrere Modelle und Judge-Bewertungen genutzt werden.

Merksatz: Ein Evals Harness macht KI-Qualität messbar – und verhindert, dass Änderungen an Modell, Prompt oder Retrieval unbemerkt die Nutzererfahrung verschlechtern.