Evaluation (Eval) & Benchmarking

Evaluation (Eval) & Benchmarking bezeichnet die systematische Messung der Qualität von KI-Modellen – besonders von Large Language Model (LLM)s – mit definierten Tests, Metriken und Vergleichsdatensätzen. Ziel ist, Leistung nachvollziehbar zu quantifizieren (z. B. Genauigkeit, Sicherheit, Kosten), Modelle fair zu vergleichen und Änderungen durch Fine-Tuning oder neue Prompts verlässlich zu bewerten.

Was bedeutet „Eval“ und was ist „Benchmarking“?

Eval (Evaluation) ist die Prüfung eines Modells gegen konkrete Anforderungen: Liefert es korrekte Antworten, folgt es Regeln, nutzt es Tools richtig, halluziniert es weniger? Benchmarking ist der Vergleich mehrerer Modelle oder Varianten anhand gleicher Tests (z. B. Modell A vs. Modell B, Prompt v1 vs. v2, RAG an/aus). Benchmarks können öffentlich (z. B. Standard-Datensätze) oder intern (unternehmensspezifische Testfälle) sein.

Wie funktioniert Evaluation & Benchmarking in der Praxis?

• 1) Ziel & Use Case definieren: z. B. Support-Chatbot, Zusammenfassungen, AI Agents (KI-Agenten) in n8n-Workflows.
• 2) Testdaten erstellen: realistische Prompts, Dokumente (für RAG (Retrieval-Augmented Generation)), Tool-Szenarien (für Function Calling / Tool Use), inklusive „Edge Cases“.
• 3) Metriken festlegen: je nach Aufgabe z. B. Korrektheit, Vollständigkeit, Format-Treue, Latenz, Token-Kosten, Sicherheitsverstöße.
• 4) Ausführen & protokollieren: Versionierung von Modell, Prompt, Retrieval-Setup, Parametern (Temperatur), Datenstand.
• 5) Auswerten & entscheiden: Ergebnisvergleich, Fehleranalyse, Regression-Checks (hat sich etwas verschlechtert?).

Welche Metriken sind typisch?

Für generative Systeme reichen klassische „richtig/falsch“-Metriken oft nicht aus. Häufig kombiniert man automatische Metriken mit menschlicher Bewertung:

• Task-Qualität: z. B. Exact Match/F1 (bei QA), Rubric Scores (Bewertung nach Kriterien), „Pass/Fail“-Checks für Pflichtfelder.
• Halluzinations- und Faktentreue: z. B. Zitierpflicht bei RAG (Retrieval-Augmented Generation), Konsistenz mit Quellen, Reduktion von Halluzinationen (Hallucinations).
• Tool- und Workflow-Erfolg: Erfolgsquote bei Tool-Aufrufen, korrekte Parameter, End-to-End-Completion-Rate im Automationsprozess (z. B. in Automatisierung (Automation)).
• Performance & Kosten: Latenz, Durchsatz, Tokenverbrauch, Fehlerraten – relevant für Inference.
• Compliance & Risiko: Datenschutz-Checks (Bezug zu Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI), Policy-Verstöße, Governance-Anforderungen (z. B. AI Governance, EU AI Act).

Beispiele: Wofür braucht man das konkret?

• Prompt-Optimierung: Du testest zwei Varianten aus Prompt Engineering und misst, welche häufiger das gewünschte Ausgabeformat einhält.
• RAG-Qualität: Du vergleichst Retrieval-Strategien (z. B. andere Embeddings oder Vektordatenbank (Vector Database)) und prüfst, ob Antworten besser belegt und weniger erfunden sind.
• Modellwahl: Du benchmarkst ChatGPT-ähnliche Modelle gegen ein internes Modell und entscheidest anhand Qualität/Kosten/Latenz.

Warum ist Evaluation & Benchmarking so wichtig?

Ohne Evals bleibt Modellqualität subjektiv („fühlt sich besser an“). Evaluation macht Verbesserungen messbar, verhindert Regressionen nach Änderungen (Prompt, Daten, LoRA/Fine-Tuning) und schafft Vertrauen für produktive Einsätze. Besonders in MLOps-Prozessen (siehe MLOps) sind wiederholbare Evals der Schlüssel, um KI-Systeme stabil, sicher und wirtschaftlich zu betreiben.