{"id":69569,"date":"2026-10-29T13:52:50","date_gmt":"2026-10-29T12:52:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/?p=69569"},"modified":"2026-11-03T09:31:36","modified_gmt":"2026-11-03T08:31:36","slug":"systematische-evaluation-von-llms-und-agenten-von-der-heuristik-zur-messbarkeit","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/systematische-evaluation-von-llms-und-agenten-von-der-heuristik-zur-messbarkeit\/","title":{"rendered":"Systematische Evaluation von LLMs und Agenten \u2013 Von der Heuristik zur Messbarkeit"},"content":{"rendered":"

Seit der Markteinf\u00fchrung von ChatGPT<\/a> im Jahr 2022 stehen universelle gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs) einer breiten Masse zur Verf\u00fcgung. Die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache ist damit nicht mehr nur Data Scientists und ML-Spezialisten vorbehalten. Dank ihrer F\u00e4higkeit, vielf\u00e4ltige Aufgaben direkt \u201eOut of the Box\u201c zu l\u00f6sen, entf\u00e4llt oft das aufwendige Training spezialisierter Modelle.<\/span><\/p>\n

Da diese generativen KI-Modelle (GenAI) enorme Rechenkapazit\u00e4ten erfordern, \u00fcbersteigen sie oft die Grenzen klassischer Infrastrukturen. Aus diesem Grund werden sie prim\u00e4r in der Cloud betrieben und \u00fcber REST-Schnittstellen in bestehende Softwareanwendungen integriert.<\/span><\/p>\n

Daraus ergibt sich jedoch ein h\u00e4ufiger Trugschluss bei der Integration von GenAI: Die Generierung von Inhalten verl\u00e4uft weitaus unvorhersehbarer als bei traditioneller Software. Dadurch wird die \u00dcberpr\u00fcfbarkeit der gesamten Applikation – oder zumindest der durch LLMs gesteuerten Teilprozesse – inh\u00e4rent nicht deterministisch.<\/span><\/p>\n

In der Praxis bedeutet das: Erste manuelle Testl\u00e4ufe m\u00f6gen exzellente Ergebnisse liefern. Doch bei einer gr\u00f6\u00dferen Anzahl an Nutzeranfragen kann ein Agent unerwartet fehlleiten, sich in endlosen Denkschleifen (<\/span>Reasoning Loops<\/span><\/i>) verfangen oder die Qualit\u00e4t eines RAG-Systems nach einer minimalen Prompt-Anpassung drastisch einbrechen.<\/span><\/p>\n

Data Science liefert bereits bew\u00e4hrte ML-Methoden zur statistischen Evaluation. Im Folgenden zeigen wir auf, wie sich diese Ans\u00e4tze erfolgreich auf das Zeitalter von GenAI \u00fcbertragen lassen.<\/span><\/p>\n

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