Die Evaluierung von Large Language Models (LLMs) hat sich in den letzten Jahren zu einem entscheidenden Bestandteil der Entwicklung von KI-Anwendungen entwickelt. Während die Leistungsfähigkeit der Modelle stetig zunimmt, stehen Unternehmen und Entwickler vor der Herausforderung, aussagekräftige und praxisrelevante Bewertungskriterien zu etablieren, die über Standardmetriken hinausgehen und sich direkt auf den Geschäftserfolg auswirken. Trotz der vielfältigen Möglichkeiten, LLMs anhand von Antwortgenauigkeit, Relevanz oder Tonalität zu beurteilen, bleibt oft die Verbindung zwischen den Testergebnissen und realen Anwendungsergebnissen aus. Damit ein Evaluationsprozess tatsächlich einen Mehrwert bietet, muss er nahtlos mit den geschäftlichen Zielsetzungen verknüpft sein und dem Team ermöglichen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, die den ROI steigern. Ein zentraler Aspekt einer erfolgreichen LLM-Evaluierung ist das Verständnis, warum herkömmliche Ansätze oft scheitern.
Häufig werden Metriken gewählt, die zwar auf dem Papier überzeugend klingen, aber in der Praxis kaum einen Einfluss auf die Nutzerzufriedenheit oder Effizienz der Anwendung haben. Ohne eine klare Korrelation zwischen den Evaluationsergebnissen und den gewünschten Geschäftsergebnissen fehlt eine verlässliche Grundlage, um Weiterentwicklungen oder Änderungen zu rechtfertigen. Ein Schlüsselfaktor, um diese Diskrepanz zu überbrücken, liegt in der Ausgestaltung eines zielgerichteten Evaluierungsprozesses, der sich an greifbaren Ergebnissen orientiert. Es empfiehlt sich, mit einer überschaubaren Anzahl human-kuratierter Testfälle zu starten. Diese sollten sorgfältig ausgewählt und mit einem klaren Urteil zu „erwarteten Ergebnissen“ versehen werden – beispielsweise ob ein Support-Ticket durch den Einsatz eines LLM-basierten Chatbots erfolgreich gelöst wurde oder nicht.
Dadurch entsteht eine messbare Basis, mit der die Evaluationsergebnisse später korreliert werden können, was die Validität der verwendeten Metriken stark erhöht. Der Weg zum aussagekräftigen Metrik-Outcome-Verhältnis erfordert jedoch menschliches Expertenurteil. Automatisierte, synthetische Testfälle bieten zwar vermeintlich eine einfache Lösung zur Skalierung, liefern aber in der Praxis oft nicht die nötige Qualität und Aussagekraft. Menschen sind in der Lage, Nuancen und Kontext zu bewerten, die reine automatisierte Messverfahren nicht erfassen – besonders wenn es darum geht, unerwünschte oder unerwartete Verhaltensweisen von LLM-Anwendungen zu erkennen und zu etikettieren. Deshalb spielt die Einbindung von Menschen im Evaluationsprozess, die als zuverlässige Richter fungieren, eine unverzichtbare Rolle bei der Herstellung valide Metriken.
Die Wahl der richtigen Metriken orientiert sich direkt an dem gewünschten Geschäftswert. Selbstverständlich zählen Standards wie Korrektheit und Relevanz weiterhin zu den Grundpfeilern der Bewertung. Zugleich ist es jedoch essenziell, weitere Dimensionen wie Tonalität, Halluzinationen oder korrekte Nutzung externer Ressourcen mit einzubeziehen. Dabei gilt es, sich nicht allein auf einzelne Metriken zu verlassen, sondern eher auf eine Kombination, die Mehrdimensionalität abbildet. Dies verbessert die Abdeckung der Bewertung und verhindert Fehleinschätzungen, die bei isolierter Betrachtung einzelner Kriterien auftreten können.
In der praktischen Umsetzung empfiehlt es sich, die Bewertungsmetriken zunächst einfach zu halten und sukzessive zu verfeinern. Dabei spielt die Abstimmung vom Evaluationsmodus eine zentrale Rolle: Soll das Ergebnis strikt binär (Bestanden/Nicht bestanden) sein oder ist eine feinere Continuous-Skala sinnvoll, die graduelle Unterschiede in der Qualität der Antworten abbildet? Die Einstellung der Schwellenwerte für das Bestehen eines Testfalls ist dementsprechend ein iterativer Prozess, der auf Basis der kuratierten Testfälle fortlaufend optimiert werden sollte. Ein weiterer innovativer Ansatz ist die Nutzung von LLMs als Beurteiler (LLM-as-a-Judge). Studien zeigen, dass LLMs in der Lage sind, menschlichen Bewertungen mit einer Übereinstimmung von über 80 % zu entsprechen, oftmals sogar menschliche Gutachter in ihrer Konsistenz zu übertreffen. Durch den Einsatz von ausgefeilten Prompting-Techniken wie Chain-of-Thought (CoT) lassen sich solche Evaluatoren im Rahmen von Frameworks wie DeepEval effizient implementieren, was die Skalierbarkeit von LLM-Bewertungen stark erhöht.
Wenn einzelne Metriken nicht ausreichen, bietet die Kombination mehrerer Metriken die Möglichkeit, differenzierter zu bewerten und Fehlinterpretationen zu reduzieren. So kann etwa eine hohe Korrektheit durch mangelnde Relevanz oder einen unpassenden Ton getrübt werden; beide Aspekte gilt es zu erfassen, um die Qualität umfassend zu beurteilen. Um sicherzustellen, dass die erarbeiteten Metriken wirklich mit den erwarteten Ergebnissen korrelieren, ist ein iterativer Validierungsprozess essentiell. Dabei werden Bewertungsergebnisse mit menschlichen Labels verglichen und regelmäßig überprüft, ob das System weiterhin zuverlässig „richtige“ Bewertungen abgibt – also möglichst wenige Fehlklassifizierungen verursacht. Nur durch kontinuierliches Monitoring dieser Kennzahlen lässt sich die langfristige Verlässlichkeit gewährleisten.
Sobald der Evaluationsprozess etabliert ist und sich in kleinen Testsettings bewährt hat, stellt sich die Frage nach der Skalierung. Ein professionelles Testmanagementsystem wie Confident AI in Verbindung mit DeepEval bietet hierfür eine ausgezeichnete Plattform, die eine einfache Verwaltung der Testfälle, verschiedenen Metriken und konkreten Modelleinstellungen erlaubt. Dies erleichtert nicht nur die Zusammenarbeit im Team, sondern ermöglicht auch die direkte Integration in CI/CD-Pipelines zur Durchführung automatisierter Regressionstests. Ein zentrales Novum dabei ist die Behandlung von LLM-Evaluationen als echte Unit-Tests, was den Aufwand für manuelle Tests reduziert und zugleich verhindert, dass fehlerhafte Releases ausgeliefert werden. Besonders hilfreich ist auch die Möglichkeit, Hyperparameter und Modellversionen zu protokollieren, sodass Performancevergleiche zu jedem Zeitpunkt nachvollziehbar bleiben.
Neben der reinen Testautomatisierung ist auch die Nachverfolgung der Performance in der Produktion empfehlenswert. Hierbei können Online-Evaluationsmetriken helfen, die Qualität realer Nutzeranfragen zu messen und somit die Offline-Ergebnisse mit tatsächlichen Nutzerergebnissen abzugleichen. Voraussetzung ist jedoch solide offline Evaluation und Metrik-Outcome-Alignment, um die Online-Erfassung nicht durch unklare Signale zu verwässern. Die Einbindung von menschlichem Feedback bleibt auch im laufenden Betrieb wichtig, denn über die Zeit verändern sich Anforderungen und mögliche Evaluationskriterien. Regelmäßige Erneuerung der Testsets nach aktuellen Nutzererfahrungen verhindert, dass das Evaluationsmodell veraltet und sukzessive an Aussagekraft verliert.
