Evaluations-Pipeline für ein LLM-Kundenservice-Assistenz-Produkt
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du erhältst 200 historische Kundenanfragen plus die Antworten des Beta-Assistenten. Definiere ein Test-Set von 100 Anfragen mit menschlichen Referenz-Antworten. Implementiere drei Evaluations-Verfahren: a) automatische Metriken (BLEU, ROUGE, BERTScore — drei etablierte Textähnlichkeits-Maße), b) LLM-as-Judge mit klaren Bewertungs-Kriterien in einem strukturierten Prompt, c) menschliche Bewertung einer Stichprobe von 30 Antworten mit drei Annotator:innen. Vergleiche die drei Methoden hinsichtlich Übereinstimmung und Aussagekraft. Liefere eine wöchentliche Auswertungs-Pipeline plus eine Empfehlung, welche Methoden für das laufende Monitoring tauglich sind.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Welche Kombination automatischer, LLM-basierter und menschlicher Evaluations-Methoden liefert für ein LLM-Kundenservice-Produkt belastbare wöchentliche Qualitäts-Aussagen?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Mehrdimensionale LLM-Evaluations-Pipelines methodisch sauber aufsetzen
- Automatische, modellbasierte und menschliche Evaluation gegenüberstellen
- Inter-Annotator-Übereinstimmung als Validierungs-Werkzeug auch für LLM-as-Judge nutzen
- Monitoring-Pipelines für produktive LLM-Systeme entwerfen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
AI Engineer
LLM-Evaluation ist eine der wichtigsten neuen AI-Engineer-Tätigkeiten in produktiven Kontexten. Die Challenge übt das volle Methodendreieck und die Pipeline-Erstellung.
Dieses Projekt schärft
- llm-evaluation
- automated-metrics
- monitoring-pipelines
NLP Engineer
NLP Engineers in Customer-Service-Teams verantworten zunehmend die Qualitäts-Pipelines ihrer eingesetzten LLMs. Die Challenge gibt die nötigen Werkzeuge an die Hand.
Dieses Projekt schärft
- llm-evaluation
- llm-as-judge
- evaluation-design
ML Researcher
Die methodische Auseinandersetzung mit den Limitierungen automatischer Metriken und LLM-as-Judge spiegelt die Diskussion in aktuellen ML-Forschungsarbeiten zur LLM-Evaluation.
Dieses Projekt schärft
- evaluation-design
- human-evaluation
- automated-metrics
Noch eine Sache