LLM-evaluatiediensten.

Weet of uw AI correct antwoordt voordat uw gebruikers het merken. Crunch-IS verzorgt LLM-evaluatiediensten voor uw team, zonder dat u een nieuw platform hoeft aan te schaffen: tests op basis van uw echte gesprekken, beoordelaars die worden getoetst aan uw eigen expert, en een release-gate bij elke wijziging. Faalt een test, dan lossen onze engineers de oorzaak op.

Evalueer mijn LLM

Voordelen van onze LLM-evaluatiediensten

Minder foute antwoorden bij uw gebruikers

Fouten komen aan het licht in een testrun in plaats van in een klantgesprek of in de steekproef van een auditor.

Releasebeslissingen op basis van data

Elke wijziging in prompt of model gaat live met een score op dezelfde cases, zodat de releasebeslissing berust op bewijs in plaats van op indrukken.

Bewijs klaar voor audits

Testsets en runhistorie onder versiebeheer laten zien wat uw team heeft getest, wanneer en met welk resultaat.

Snellere, veiligere modelwijzigingen

Met een gate op zijn plaats kan uw team vaker modellen upgraden en prompts aanpassen, omdat een regressie in de build zichtbaar wordt in plaats van in productie.

LLM-testproces

Dit gebeurt er nadat u het formulier hebt verstuurd.

01

U verstuurt het formulier

Vertel ons wat uw AI-systeem doet, wie het gebruikt en over welke antwoorden u zich zorgen maakt.
02

Wij leggen de scope schriftelijk vast

We bekijken uw systeem en sturen een schriftelijke scope: wat we evalueren, welke risico's voorrang krijgen en de prijs.
03

We bouwen de testset met uw expert

Uw domeinexpert werkt met ons samen om echte cases om te zetten in de testset en een steekproef te beoordelen.
04

We voeren de evaluatie uit

We draaien de beoordelaars, toetsen ze aan de oordelen van uw expert en rapporteren waar het systeem faalt en waarom.
05

We lossen op wat we vinden

Onze engineers lossen de fouten op en draaien de suite opnieuw om de verandering aan te tonen.
06

Uw team houdt de suite

De suite draait bij elke release in uw pipeline, gedocumenteerd en overgedragen aan uw team.

LLM-evaluatiediensten die wij bieden

01 Audit van uw LLM-evaluatie

Voordat we iets nieuws bouwen, bekijken we hoe uw team het model vandaag test: welke vragen u controleert, wie de antwoorden beoordeelt en wat er gebeurt voordat een promptwijziging live gaat. Ook scoren we een steekproef van uw echte cases aan de hand van de antwoorden die uw expert zou accepteren. De audit eindigt met een nulmeting en een schriftelijk overzicht van de plekken waar antwoorden gebruikers nog ongetest bereiken.

02 Opbouw van de evaluatiesuite

Uw testset moet lijken op de vragen die uw gebruikers echt stellen. Daarom bouwen we die samen met uw domeinexpert op uit echte gesprekken, supporttickets en documenten, inclusief de randgevallen waarop het model eerder onderuitging. Voor elk type fout schrijven we een beoordelaar, van codecontroles voor format en feiten tot LLM-as-a-judge-prompts voor relevantie en toon, en we vergelijken elke beoordelaar met de oordelen van uw expert voordat iemand erop vertrouwt. De suite draait in uw CI, zodat LLM-testen plaatsvindt bij elke promptwijziging en elke modelupgrade, onder versiebeheer in uw repository.

03 RAG-evaluatie

Een fout antwoord van een RAG-assistent kan voortkomen uit de retrieval of uit het model, en voor elk van beide is de oplossing anders. Wij testen ze afzonderlijk: of het juiste document werd opgehaald, en of het antwoord daarop gebaseerd blijft. Op een platform voor compliancetrainingen valideerden we elk gegenereerd leerplan tegen content die in AWS Kendra was geïndexeerd.

04 Evaluatie van AI-agents

Een agent kan een goed eindantwoord geven nadat hij de verkeerde tool heeft aangeroepen of een stap heeft overgeslagen. Wij evalueren de hele taak: welke tools uw agent aanroept, welke argumenten hij meegeeft, in welke volgorde hij de stappen zet en of de taak wordt afgerond. Dezelfde aanpak geldt voor de AI-agents die we zelf bouwen.

05 Monitoring in productie

Uw gebruikers zullen dingen vragen die geen enkele testset had voorzien. We nemen steekproeven uit live gesprekken, scoren die met dezelfde beoordelaars en sturen antwoorden met een lage score door naar uw reviewers, zodat nieuwe soorten fouten nieuwe testcases worden in plaats van supporttickets. De monitoring draait binnen dezelfde LLMOps-omgeving die uw model in productie houdt.

06 Oplossen en fine-tunen

Een evaluatie die alleen problemen rapporteert, laat het moeilijkste deel bij uw team liggen. Onze engineers lossen op wat de evaluatie aan het licht brengt, in de prompts, de retrieval, de guardrails of het model zelf, en draaien de suite opnieuw om de verandering aan te tonen. Moet het model het oordeel van uw expert leren, dan voeren we LLM-fine-tuning uit op basis van de beoordelingen die die expert aan de antwoorden van het model geeft.

Onze mogelijkheden voor AI-modelevaluatie

Engineering van LLM-evaluatieframeworks

We bouwen evaluatiesuites in Promptfoo of in het framework dat uw team al gebruikt, met prompts, testcases en assertions als code in uw repository.

Kalibratie van LLM-as-a-judge

We schrijven judge-prompts met expliciete beoordelingscriteria en meten hoe vaak ze met uw expert overeenstemmen voordat ze zelfstandig iets beoordelen. Een judge die van uw expert afwijkt, wordt vóór de volgende release opnieuw gekalibreerd.

Groundingcontroles

We toetsen elk antwoord aan de bron waaruit het is opgehaald: met AWS Kendra en Amazon Bedrock in onze projecten voor een compliance-LMS en voor kennistoegang binnen ondernemingen, en met de retrievalstack die u al gebruikt.

Tests op hallucinaties en consistentie

We stellen dezelfde vraag op veel verschillende manieren en markeren antwoorden die afwijken, de bron tegenspreken of feiten verzinnen.

Regressie-gates in CI

We voegen de suite toe aan uw build-pipeline met slaagdrempels per type fout, zodat een wijziging die de kwaliteit verlaagt de build laat falen voordat ze gebruikers bereikt.

Vergelijking van modellen en prompts

We testen elk kandidaatmodel en elke promptversie op dezelfde testset, zodat de keuze ertussen neerkomt op een tabel met scores in plaats van een discussie.

Fine-tuningpipelines

We bouwen pipelines voor fine-tuning en prompts en volgen hun kwaliteit in LangSmith, zoals bij een EdTech-uitgeefplatform waar de nauwkeurigheid van prompts 3× verbeterde.

Wat u krijgt

Scope vastgelegd vóór de start

Voordat we de eerste test schrijven, leggen we schriftelijk vast welk systeem we evalueren, welke risico’s voorrang krijgen en wat een voldoende score betekent.

Een testsuite die van uw team is

Testcases, beoordelaars en pipelineconfiguratie staan gedocumenteerd in uw repository, zodat uw team ze zonder ons kan draaien en uitbreiden.

Resultaten voor engineers én compliance

Elke run levert scores op waarmee uw engineers aan de slag kunnen, plus een heldere samenvatting die uw compliance- of risicoteam kan archiveren.

Documentatie waarmee uw team zelf verder kan

Bij elke beoordelaar hoort een toelichting: wat hij controleert, hoe we hem hebben gekalibreerd en wanneer hij opnieuw gekalibreerd moet worden.

Waarom kiezen voor Crunch-IS als uw partner

Wij bouwen, testen en repareren

Wij zijn engineers die AI-producten bouwen, dus het team dat een fout vindt, is ook het team dat die oplost. De evaluatie eindigt met een werkende oplossing en de test die dat bewijst, niet met een lijst aanbevelingen.

De testsuite is van u

Alles wat we voor de evaluatie bouwen, staat in uw repository en draait in uw stack, zonder platformlicentie en zonder afhankelijkheid van ons. Zo werkt al ons werk: wat wij bouwen, is van de klant.

AI geleverd in gereguleerde omgevingen

We hebben LLM-output gevalideerd voor een aanbieder van veiligheidstrainingen in de bouw, waar elk door AI gegenereerd leerplan gebaseerd moest blijven op goedgekeurd trainingsmateriaal, binnen een auditgedreven compliance-omgeving. Dat is de standaard waartegen wij evalueren.

Wat onze klanten over ons zeggen

Ze komen met veel schaalbare en best-practice-ideeën waarmee wij konden bereiken wat we nu hebben.

Nicky, Softcat | Videoreferentie voor Crunch-IS

Nicky Senior business analist bij Softcat

Crunch-IS was uitstekend in het laten zien van hoe goed eruit hoort te zien en in het tot leven brengen van onze ideeën voor evaluatie en beoordeling.

Matthew, Softcat | Videoreferentie voor Crunch-IS

Matthew Hoofd digitale strategie bij Softcat

Wat mij aan Crunch-IS is bijgebleven, is de kwaliteit van de ontwikkelaars. Die is simpelweg veel beter dan bij elk ander bedrijf waarmee we hebben geprobeerd samen te werken.

Klaus, YouWe | Videoreferentie voor Crunch-IS

Klaus CEO bij YouWe

We zijn onder de indruk van hun prestaties, van hoe ze betrokken zijn bij de productontwikkeling en van hoe ze om het product geven.

Sebastian Jara, Accountflow | Videoreferentie voor Crunch-IS

Sebastian Medeoprichter en CTO bij Accountflow

Het is een heel plezierige ervaring geweest. Alles is fantastisch verlopen op het vlak van communiceren en samenwerken.

Marta, GIA Networks | Videoreferentie voor Crunch-IS

Marta Consultant bij GIA Networks

Onze samenwerking met Crunch-IS is een onmisbare hulpbron geweest terwijl wij opschaalden.

Ryan, WorkDove | Videoreferentie voor Crunch-IS

Ryan CTO bij WorkDove

Wat ik bij Crunch-IS aantrof, was de technische competentie, het vermogen om buiten de gebaande paden te denken en heel goed Engels.

Garrett, Tabulate | Videoreferentie voor Crunch-IS

Garrett COO bij Tabulate

Ze hebben een grote invloed gehad op de hele architectuur waarmee we uiteindelijk zijn uitgekomen. Al met al ben ik tevreden over en onder de indruk van alles wat Crunch-IS voor ons heeft gedaan.

Kenneth, Zuar | Videoreferentie voor Crunch-IS

Kenneth CTO bij Zuar

Crunch-IS maakte indruk op ons met hun technische excellentie en met de echte ontmoeting van denkwijzen en culturen en open, eerlijke uitwisselingen. Dit was geen besluit dat we lichtvaardig namen, en vijf maanden na de start zijn we nog steeds erg onder de indruk van hoe Crunch-IS de samenwerking aanpakt. We zijn blij met het niveau van het team dat voor ons werkt.

Gary Managing director bij een Brits softwareontwikkelbedrijf

Werken met Crunch-IS ging makkelijk. Ze waren geduldig toen we de contractvragen doorliepen en opnieuw geduldig toen we onze facturatie inrichtten. Het ontwerpwerk was elegant en de ontwikkelaar leverde de app waarvoor we hadden getekend op tijd en van goede kwaliteit.

Scott VP Software Engineering bij Analytic Index

Het was heel prettig samenwerken met het team van Crunch-IS. Ze werkten nauwgezet en waren zeer professioneel. Als er vragen of technische problemen opkwamen, beantwoordden ze die snel en waren ze altijd bereid en vriendelijk om ons te helpen.

Miia Bedrijfsvoering bij Conmark Systems

De ontwikkelaar van Crunch-IS hielp ons een belangrijke functie op te leveren voor ons project, veel sneller dan verwacht.

Rosario VP Engineering bij Profitap

Crunch-IS zorgde gedurende het hele project voor een soepele, gezamenlijke inspanning. Het team hield de communicatielijnen open, legde de toewijzing van taken nauwkeurig vast en hield zich aan de projectplanning. Hun expertise op het gebied van zowel ontwerp als ontwikkeling onderscheidt het bedrijf.

Sisun CEO bij Chintech

Crunch-IS levert doorlopende ontwikkelondersteuning die voldoet aan de projectvereisten wanneer dat nodig is. Ondanks hun offshorelocatie is het prettig met ze samenwerken en zijn ze goed bereikbaar via de communicatiekanalen

Bob CTO bij Timegen

De beste leverancier die we konden vinden. Crunch-IS combineert praktische ontwikkeling met innovatieve ontwerpprincipes. De interne en externe feedback op de app-ontwikkeling is positief geweest. Ze halen projectmijlpalen volgens de afgesproken planning en leveren binnen budget. Het team is responsief en bereid tot een constructief gesprek.

Jeff CEO bij een Amerikaans softwarebedrijf

Crunch-IS overtrof mijn verwachtingen. Ik waardeerde de vindingrijkheid van de ontwikkelaars bij beperkingen en complexe eisen. Het bedrijf wist het project succesvol op te leveren en af te ronden.

Kate Productmanager bij Mezonin

Het project verloopt tot nu toe soepel. Crunch-IS heeft een uitzonderlijke werkethiek. Daardoor hebben ze elke uitdaging die op hun pad kwam kunnen aanpakken. Ze regelen het dagelijkse werk goed zelfstandig, maar overleggen ook regelmatig met ons om te zorgen dat we op één lijn zitten.

Andrew CMO bij Qinetics

De app waaraan Crunch-IS heeft gewerkt is strak, gestroomlijnd en functioneert zoals bedoeld. Crunch-IS doet er alles aan om ervoor te zorgen dat beide teams op elkaar zijn afgestemd. Het bevlogen team zorgt voor een plezierige ervaring door hun positieve houding en effectieve projectmanagementvaardigheden. Het team was heel vriendelijk en het was een genoegen om met ze samen te werken.

Ian CEO bij Biomicc

01 / 07

Start een nieuw project

Veelgestelde vragen over AI-evaluatiediensten

Wat is LLM-evaluatie en hoe verschilt die van benchmarks en leaderboards?

LLM-evaluatie meet hoe goed een taalmodel uw taak uitvoert, op uw data en volgens uw normen. Publieke benchmarks en leaderboards rangschikken modellen op generieke tests, en dat zegt weinig over de vraag of uw assistent uw klanten correct antwoordt. Een evaluatie die voor uw systeem is gebouwd, vertrekt vanuit uw echte cases en de antwoorden die uw expert zou accepteren.

Welke metrics gebruiken jullie om een LLM-toepassing te evalueren?

De metrics volgen uit de risico’s van uw use case. Gebruikelijk zijn feitelijke juistheid ten opzichte van een referentie, grounding in de opgehaalde bron, weigergedrag, toon en format, en voor agents ook taakvoltooiing en de nauwkeurigheid van toolaanroepen. We stemmen de lijst en de slaagdrempels vóór de eerste run met u af.

Moeten we eerst een evaluatieplatform aanschaffen?

Nee. We bouwen de evaluatie in uw stack, met opensourceframeworks zoals Promptfoo of de tools die uw team al gebruikt. De testcases en beoordelaars blijven in uw repository, dus ze gaan met u mee als u later een commercieel platform in gebruik neemt.

Leveren jullie domeinexperts?

Nee. De expert hoort van uw kant te komen, want uw expert weet hoe een correct antwoord er in uw bedrijf uitziet. Wij brengen de methode in, bouwen de beoordelaars en kalibreren die aan het oordeel van uw expert, zodat een paar uur van diens tijd doorwerkt in elke release.

Kunnen jullie ook een AI-agent of een RAG-systeem evalueren, niet alleen een chatbot?

Ja. Bij een RAG-systeem testen we retrieval en grounding afzonderlijk, zodat u weet of een fout antwoord voortkwam uit het verkeerde document of uit het model. Bij een AI-agent evalueren we de hele taak: de tools die hij aanroept, de argumenten die hij meegeeft en of hij de taak afrondt.

Hoe verschilt LLM-evaluatie van RLHF?

LLM-evaluatie meet hoe uw systeem zich vandaag gedraagt en vangt regressies op bij elke wijziging. RLHF verandert het model zelf: het is een vorm van fine-tuning waarbij het model wordt getraind op menselijke beoordelingen van zijn antwoorden. Evaluatie komt meestal eerst, omdat die laat zien waar het model faalt en of hertrainen de kosten waard is. Gaat u door met RLHF, dan laat dezelfde evaluatiesuite zien of het heeft gewerkt.

Hoe wordt de prijs bepaald?

We bepalen de prijs van elke evaluatie na een korte review van uw systeem, omdat het werk afhangt van het aantal use cases, de risico’s die meespelen en hoeveel testdata er al is. U ontvangt een schriftelijke scope en de prijs voordat er werk begint.

Uw LLM-evaluatie begint hier.

Bespreek uw AI-systeem en de antwoorden waarover u zich zorgen maakt in een gratis adviesgesprek.

Plan mijn gratis gesprek

Succesverhalen van Crunch-IS

BEKIJK ALLES

AI-versterkt compliance-LMS voor veiligheidstrainingen in de bouw

LLM-fine-tuning voor contentbeheer en -creatie in EdTech

3×: nauwkeuriger prompts
40-50%: sneller van idee naar publicatie

Kennistoegang transformeren met RAG en AWS

60%: sneller werken met bedrijfsdocumenten

Blijf op de hoogte van de nieuwste trends