RAG-Systeme evaluieren und testen
Für Teams, die ein RAG-System betreiben: RAG evaluieren und testen, Accuracy messen, Halluzinationen erkennen und die Qualität gegen Regressionen absichern, bevor Fehlantworten beim Kunden landen.
RAG-Evaluation misst systematisch, ob Ihr Retrieval-System die richtigen Dokumente holt und das Modell daraus korrekte, gedeckte Antworten macht, getrennt nach Retrieval- und Generation-Metriken. Laut Stanford halluzinieren selbst spezialisierte RAG-Tools noch in 17 bis 33 Prozent der Fälle. Ohne Eval fallen solche Fehler erst beim Kunden auf.
Warum RAG in Produktion ohne Evaluation teuer wird
Viele RAG-Systeme gehen ohne systematische Evaluation live. Laut Gartner werden mindestens 30 Prozent der GenAI-Projekte nach dem Proof of Concept aufgegeben, oft weil niemand die Zuverlässigkeit gemessen hat.
Was RAG-Evaluation messbar macht
Evaluation trennt Retrieval- von Generation-Fehlern und macht Zuverlässigkeit zur Zahl statt zum Bauchgefühl. Die Zahlen stammen aus Benchmark- und Studienquellen.
Ab wann sich RAG-Evaluation lohnt
Anwendungsbeispiele
Retrieval messen
Context Precision und Recall zeigen, ob der Retriever die richtigen Chunks holt, gemessen gegen ein Golden Dataset.
Halluzinationen erkennen
Die Faithfulness-Metrik zerlegt jede Antwort in Einzelaussagen und prüft, ob jede durch den Kontext gedeckt ist.
Regression im CI
Bei jedem Modell-, Prompt- oder Datenwechsel läuft die Eval als Gate, bevor etwas in Produktion geht.
Haftung vermeiden
Ein Gericht hat 2024 ein Unternehmen für eine halluzinierte Chatbot-Antwort haftbar gemacht, Eval senkt genau dieses Risiko.
Integration in Ihre Umgebung
Passt das in Ihren Stack? Die Evaluation setzt auf Ihrem bestehenden RAG-System und Ihrer CI auf, ohne Neubau.
Metriken
Frameworks und Betrieb
Wie die Evaluation funktioniert
Warum Pexon statt Inhouse-Entwicklung
In vier Phasen zur produktiven Lösung
Pilot zum Festpreis
Der Einstieg ist ein Eval-Audit Ihres bestehenden Systems: eine erste Messung von Retrieval, Genauigkeit und Halluzinationen. Den Rahmen legen wir nach einem kurzen Vorgespräch fest.
Eval-Audit als Einstieg · erste Messung von Retrieval, Genauigkeit und Halluzinationen
Golden Dataset als Kern · der größte Aufwand, mit Ihren Fachexperten
Kein Fixpreis ohne Stack · Rahmen nach Vorgespräch, ehrlich statt Lockpreis
Häufige Fragen
Ist das nicht dasselbe wie ein RAG-System aufzubauen?
Welche Frameworks nutzen Sie und wie integriert sich das?
Was kostet eine RAG-Evaluation?
Wie misst man Halluzinationen konkret?
Wann lohnt sich das, und wo ist die ehrliche Grenze?
Wie grenzt sich Eval vom Qualitäts-Monitoring im Betrieb ab?
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