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Gradial Data

05 — KI-Qualität und Retrieval-Engineering

Qualität messen und systematisch verbessern.

Gradial Evaluate ist die Engineering-Disziplin hinter jedem System, das wir ausliefern. Golden Datasets, Retrieval- und Antwortmetriken und automatisierte Benchmarks machen es möglich, Konfigurationen zu vergleichen, Verbesserungen zu belegen und Qualität in der Produktion zu überwachen.

Kernprozess

  1. Test
  2. Measure
  3. Analyze
  4. Optimize
  5. Monitor

Eine Demo ist kein System

Ohne Messung ist jede Änderung eine Vermutung.

Mit Messung wird Qualität zur Engineering-Aufgabe.

Fähigkeiten

  • RAG-Evaluierung
  • Retrieval-Evaluierung
  • Golden Datasets
  • Metriken zur Antwortqualität
  • Metriken zur Quellenqualität
  • Reranking-Evaluierung
  • Parameteroptimierung
  • Automatisierte Benchmarks
  • Feedback-Schleifen
  • Produktionsmonitoring

Zentrale Fragen

  • Werden die korrekten Quellen gefunden?
  • Ist die Antwort faktisch korrekt?
  • Wird die Antwort durch Quellen gestützt?
  • Hat die neue Konfiguration das System tatsächlich verbessert?

Was es verändert

Warum Teams Evaluate nutzen.

Evidenz statt Eindrücke

Konfigurationsänderungen werden auf Basis belastbarer Benchmark-Ergebnisse akzeptiert oder abgelehnt, statt auf Momentaufnahmen.

Retrieval als Hebel

Chunking, Filter, Top-k und Reranking werden bewusst optimiert – die meisten Antwortqualitätsprobleme beginnen im Retrieval.

Qualität nach Go-Live

Monitoring und Feedback-Schleifen halten das System messbar, sobald es in Produktion ist.

In Produktion

APaKoBo: Metrikgestützte Evaluierung und Optimierung kontextualisierter KI-Systeme

RAG-Qualität soll messbar, vergleichbar und systematisch optimierbar sein.

Eingabe

  • Golden datasets
  • Domain corpora
  • User feedback

Gradial Evaluate

  • Retrieval metrics
  • Reranking experiments
  • Parameter search

Ausgabe

  • Benchmark results
  • Optimised configuration
  • Quality monitoring

Ihr Unternehmen hat bereits das Wissen. Wir machen es für KI nutzbar.

Erzählen Sie uns von Ihren Informationsquellen, dem Prozess dahinter und dem Ergebnis, das Sie brauchen. Wir sagen Ihnen, was realistisch ist – und was wir zuerst bauen würden.