LLM-evaluering.

Finn ut om AI-en din svarer riktig – før brukerne dine gjør det. Crunch-IS leverer LLM-evaluering for teamet ditt, uten at du må kjøpe en ny plattform: tester hentet fra de faktiske samtalene dine, bedømmere kontrollert mot din egen ekspert og en kvalitetsport på hver endring. Når en test feiler, retter ingeniørene våre årsaken.

Evaluer LLM-en min

Fordeler med våre LLM-evalueringstjenester

Færre feil svar når brukerne dine

Feil kommer til syne i en testkjøring i stedet for i en kundesamtale eller i en revisors stikkprøve.

Releasebeslutninger basert på data

Hver endring i prompt eller modell rulles ut med en score mot de samme casene, slik at releasebeslutningen hviler på belegg i stedet for inntrykk.

Dokumentasjon klar for revisjon

Versjonerte testsett og kjørehistorikk viser hva teamet ditt testet, når, og med hvilket resultat.

Raskere og tryggere modellendringer

Med en kvalitetsport på plass kan teamet ditt oppgradere modeller og endre prompter oftere, fordi en regresjon viser seg i bygget og ikke i produksjon.

Slik foregår LLM-testingen

Dette skjer etter at du har sendt skjemaet.

01

Du sender skjemaet

Fortell oss hva AI-systemet ditt gjør, hvem som bruker det, og hvilke svar som bekymrer deg.
02

Vi avklarer omfanget skriftlig

Vi går gjennom systemet ditt og sender et skriftlig omfang: hva vi evaluerer, hvilke risikoer som prioriteres først, og prisen.
03

Vi bygger testsettet sammen med eksperten din

Fageksperten din jobber sammen med oss for å gjøre ekte caser om til testsettet og vurdere et utvalg.
04

Vi kjører evalueringen

Vi kjører bedømmerne, sjekker dem mot ekspertens vurderinger og rapporterer hvor systemet svikter, og hvorfor.
05

Vi retter det vi finner

Ingeniørene våre retter feilene og kjører suiten på nytt for å vise endringen.
06

Teamet ditt beholder suiten

Suiten kjører i pipelinen din ved hver release, dokumentert og overlevert til teamet ditt.

LLM-evalueringstjenester vi tilbyr

01 Revisjon av LLM-evaluering

Før vi bygger noe nytt, går vi gjennom hvordan teamet ditt tester modellen i dag: hvilke spørsmål dere sjekker, hvem som vurderer svarene, og hva som skjer før en promptendring rulles ut. Vi scorer også et utvalg av de faktiske casene dine mot svarene eksperten din ville godtatt. Revisjonen munner ut i en baseline-score og et skriftlig kart over hvor svar fortsatt når brukerne uten å være testet.

02 Bygging av evalueringssuite

Testsettet ditt bør ligne spørsmålene brukerne faktisk stiller, så vi bygger det sammen med fageksperten din ut fra ekte samtaler, supportsaker og dokumenter – inkludert grensetilfellene som har fått modellen til å svikte tidligere. Vi skriver en bedømmer for hver feiltype, fra kodebaserte sjekker av format og fakta til LLM-as-a-judge-prompter for relevans og tone, og sammenligner hver bedømmer med ekspertens vurderinger før noen stoler på den. Suiten kjører i CI-en din, slik at LLM-testing skjer ved hver promptendring og hver modelloppgradering, versjonert i repositoriet ditt.

03 RAG-evaluering

Et feil svar fra en RAG-assistent kan skyldes gjenfinningen eller modellen, og løsningen er forskjellig i hvert tilfelle. Vi tester de to hver for seg: om riktig dokument ble hentet, og om svaret holder seg forankret i det. På en plattform for compliance-opplæring validerte vi hver genererte læringsplan mot innhold indeksert i AWS Kendra.

04 Evaluering av AI-agenter

En agent kan gi et godt sluttsvar etter å ha kalt feil verktøy eller hoppet over et steg. Vi evaluerer hele oppgaven: hvilke verktøy agenten din kaller, hvilke argumenter den sender med, rekkefølgen på stegene og om jobben blir fullført. Samme tilnærming gjelder AI-agentene vi bygger selv.

05 Overvåking i produksjon

Brukerne dine kommer til å spørre om ting ingen testsett forutså. Vi tar stikkprøver av live-samtaler, scorer dem med de samme bedømmerne og sender svar med lav score videre til dem som gjennomgår svar hos dere, slik at nye feiltyper blir nye testcaser i stedet for supportsaker. Overvåkingen kjører i det samme LLMOps-oppsettet som holder modellen din i produksjon.

06 Retting og finjustering

En evaluering som bare rapporterer problemer, overlater den vanskeligste delen til teamet ditt. Ingeniørene våre retter det evalueringen avdekker – i promptene, gjenfinningen, guardrails eller selve modellen – og kjører suiten på nytt for å vise endringen. Når modellen må lære ekspertens skjønn, kjører vi LLM-finjustering på ekspertens vurderinger av modellens svar.

Våre kompetanseområder innen evaluering av AI-modeller

Utvikling av rammeverk for LLM-evaluering

Vi bygger evalueringssuiter i Promptfoo eller rammeverket teamet ditt allerede bruker, med prompter, testcaser og assertions lagret som kode i repositoriet ditt.

Kalibrering av LLM-as-a-judge

Vi skriver dommerprompter med eksplisitte vurderingskriterier og måler hvor ofte de er enige med eksperten din, før de får vurdere noe på egen hånd. En dommer som glir bort fra eksperten din, blir rekalibrert før neste release.

Forankringssjekker

Vi kontrollerer hvert svar mot kilden det ble hentet fra – med AWS Kendra og Amazon Bedrock i prosjektene våre for compliance-LMS og kunnskapstilgang i virksomheter, og med gjenfinningsstacken du allerede bruker.

Testing av hallusinasjoner og konsistens

Vi stiller det samme spørsmålet på mange måter og flagger svar som glir ut, motsier kilden eller finner på fakta.

Regresjonsporter i CI

Vi legger suiten inn i byggepipelinen din med terskelverdier for bestått per feiltype, slik at en endring som senker kvaliteten, får bygget til å feile før den når brukerne.

Sammenligning av modeller og prompter

Vi kjører hver kandidatmodell og promptversjon mot det samme testsettet, slik at valget mellom dem blir en tabell med scorer i stedet for en diskusjon.

Pipelines for finjustering

Vi bygger pipelines for finjustering og prompter og følger kvaliteten deres i LangSmith, slik vi gjorde på en publiseringsplattform innen EdTech der promptnøyaktigheten ble forbedret 3×.

Hva du får

Avklart omfang før arbeidet starter

Før vi skriver den første testen, avtaler vi skriftlig hvilket system vi evaluerer, hvilke risikoer som prioriteres først, og hva en bestått score betyr.

En testsuite teamet ditt eier

Testcaser, bedømmere og pipelinekonfigurasjon ligger dokumentert i repositoriet ditt, slik at teamet ditt kan kjøre og utvide dem uten oss.

Resultater både ingeniører og compliance kan lese

Hver kjøring gir scorer som ingeniørene dine kan handle ut fra, og et lettfattelig sammendrag som compliance- eller risikoteamet ditt kan arkivere.

Dokumentasjon teamet ditt kan jobbe ut fra

Hver bedømmer leveres med et notat om hva den sjekker, hvordan vi kalibrerte den, og når den bør rekalibreres.

Hvorfor velge Crunch-IS som din partner

Vi bygger, tester og retter

Vi er ingeniører som bygger AI-produkter, så teamet som finner en feil, er det samme teamet som retter den. Evalueringen ender med en fungerende løsning og testen som beviser den – ikke med en liste over anbefalinger.

Du eier testsuiten

Alt vi bygger for evalueringen, ligger i repositoriet ditt og kjører i din stack, uten plattformlisens og uten avhengighet til oss. Det følger regelen for alt arbeidet vårt: Kundene eier det vi bygger.

AI levert i regulerte miljøer

Vi validerte LLM-output for en leverandør av sikkerhetsopplæring i byggebransjen, der hver AI-genererte læringsplan måtte holde seg forankret i godkjent opplæringsmateriell i et revisjonsdrevet compliance-miljø. Det er standarden vi evaluerer etter.

Hva kundene våre sier om oss

De kommer med mange skalerbare og ideer om beste praksis som gjør det mulig for oss å oppnå det vi har akkurat nå.

Nicky, Softcat | Kundeuttalelse på video om Crunch-IS

Nicky Senior forretningsanalytiker hos Softcat

Crunch-IS var flinke til å vise oss hvordan gode løsninger bør se ut og gjøre ideene våre levende for evaluering og gjennomgang.

Matthew, Softcat | Kundeuttalelse på video om Crunch-IS

Matthew Leder for digital strategi hos Softcat

Det som imponerte meg mest ved Crunch-IS, er kvaliteten på utviklerne. Den er rett og slett mye bedre enn i noe annet selskap vi har prøvd å samarbeide med.

Klaus, YouWe | Kundeuttalelse på video om Crunch-IS

Klaus Administrerende direktør i YouWe

Vi er imponert over deres prestasjoner, hvordan de engasjerer seg i produktutviklingen, og hvordan de bryr seg om produktet.

Sebastian Jara, Accountflow | Kundeuttalelse på video om Crunch-IS

Sebastian Medgründer og teknologidirektør i Accountflow

Det har vært en veldig hyggelig opplevelse. Alt har vært fantastisk, både når det gjelder kommunikasjon og samarbeid.

Marta, GIA Networks | Kundeuttalelse på video om Crunch-IS

Marta Konsulent hos GIA Networks

Vårt samarbeid med Crunch-IS har vært en uvurderlig ressurs i takt med at vi har utvidet virksomheten.

Ryan, WorkDove | Kundeuttalelse på video om Crunch-IS

Ryan Teknisk sjef hos WorkDove

Det jeg la merke til hos Crunch-IS, var teknisk kompetanse, evnen til å tenke utenfor boksen og svært gode engelskkunnskaper.

Garrett, Tabulate | Kundeuttalelse på video om Crunch-IS

Garrett Driftsdirektør i Tabulate

De har hatt en stor innvirkning på den endelige arkitekturen vi endte opp med. Totalt sett har jeg vært fornøyd og imponert over alt Crunch-IS har gjort for oss.

Kenneth, Zuar | Kundeuttalelse på video om Crunch-IS

Kenneth Teknologidirektør hos Zuar

Crunch-IS imponerte oss med sin tekniske dyktighet og det rene «møtet mellom tanker og kulturer» samt den åpne og ærlige kommunikasjonen. Dette var ikke en beslutning vi tok på lett grunn, og fem måneder inn i samarbeidet er vi fortsatt svært imponert over hvordan Crunch-IS tilnærmer seg samarbeidet, og vi er svært fornøyde med kvaliteten på teamet vi jobber sammen med.

Gary Administrerende direktør i et britisk programvareutviklingsselskap

Det var enkelt å samarbeide med Crunch-IS. De viste tålmodighet overfor oss da vi gikk gjennom spørsmålene knyttet til kontrakten, og var tålmodige igjen da vi skulle få på plass faktureringsordningen. Designarbeidet var elegant, og utvikleren leverte appen vi hadde avtalt i tide og i god kvalitet.

Scott Visepresident for programvareutvikling hos Analytic Index

Det var veldig hyggelig å samarbeide med teamet hos Crunch-IS. De jobbet flittig og var svært profesjonelle. Når det oppstod spørsmål eller tekniske problemer, svarte de raskt og var alltid villige og imøtekommende når det gjaldt å hjelpe oss.

Miia Bedriftsledelse hos Conmark Systems

En utvikler fra Crunch-IS hjalp oss med å levere en viktig funksjon til prosjektet vårt mye raskere enn forventet.

Rosario Teknisk direktør hos Profitap

Crunch-IS sørget for et sømløst og samarbeidsorientert forløp gjennom hele prosjektet. Teamet opprettholdt åpen kommunikasjon, førte detaljerte oversikter over oppgavefordelingen og overholdt prosjektets tidsplaner. Deres kompetanse innen både design og utvikling gjør selskapet til noe helt spesielt.

Sisun Administrerende direktør i Chintech

Crunch-IS tilbyr løpende utviklingsstøtte som tilfredsstiller prosjektets behov etter behov. Til tross for at de befinner seg i utlandet, er de enkle å samarbeide med og lett tilgjengelige via kommunikasjonskanaler

Bob Teknisk sjef hos Timegen

Den beste leverandøren vi kunne tenke oss. Crunch-IS kombinerer praktisk utvikling med innovative designprinsipper. Tilbakemeldingene på apputviklingen, både internt og eksternt, har vært positive. De fullfører prosjektmilepælene i henhold til tidsplanen og leverer innenfor budsjettet. Teamet er imøtekommende og villig til å delta i en produktiv dialog.

Jeff Administrerende direktør i et amerikansk programvareselskap

Crunch-IS overgikk mine forventninger. Jeg satte stor pris på utviklernes oppfinnsomhet i møte med begrensninger og komplekse krav. Selskapet klarte å levere og fullføre prosjektet på en vellykket måte.

Kate Produktsjef hos Mezonin

Prosjektet har hittil forløpt uten problemer. Crunch-IS har en enestående arbeidsmoral. Takket være dette har de klart å takle alle utfordringer som har dukket opp. De håndterer det daglige arbeidet godt på egen hånd, men kommuniserer også jevnlig med oss for å sikre at vi er på samme bølgelengde.

Andrew Markedsdirektør hos Qinetics

Appen som Crunch-IS har utviklet, er oversiktlig, strømlinjeformet og fungerer som den skal. Crunch-IS går langt utover det forventede for å sikre at begge teamene er på bølgelengde. Det engasjerte teamet skaper en hyggelig opplevelse gjennom sin positive holdning og effektive prosjektledelsesferdigheter. Teamet var svært vennlig, og det var en glede å samarbeide med dem.

Ian Administrerende direktør i Biomicc

01 / 07

Start nytt prosjekt

Vanlige spørsmål om AI-evaluering

Hva er LLM-evaluering, og hvordan skiller det seg fra benchmarker og rangeringslister?

LLM-evaluering måler hvor godt en språkmodell løser din oppgave, på dine data, etter dine standarder. Offentlige benchmarker og rangeringslister rangerer modeller etter generelle tester, noe som sier lite om hvorvidt assistenten din svarer kundene dine riktig. En evaluering bygget for ditt system tar utgangspunkt i dine faktiske caser og svarene eksperten din ville godtatt.

Hvilke metrikker bruker dere for å evaluere en LLM-applikasjon?

Metrikkene følger risikoene i ditt bruksområde. Typiske eksempler er faktanøyaktighet mot en referanse, forankring i den hentede kilden, hvordan modellen avviser forespørsler, tone og format – og for agenter fullføring av oppgaver og nøyaktighet i verktøykall. Vi blir enige med deg om listen og tersklene for bestått før den første kjøringen.

Må vi kjøpe en evalueringsplattform først?

Nei. Vi bygger evalueringen i din stack, med rammeverk med åpen kildekode som Promptfoo eller verktøyene teamet ditt allerede bruker. Testcasene og bedømmerne blir liggende i repositoriet ditt, så de følger med hvis dere tar i bruk en kommersiell plattform senere.

Stiller dere med fageksperter?

Nei. Eksperten bør være deres egen, fordi eksperten din vet hvordan et riktig svar ser ut i din virksomhet. Vi bidrar med metoden, bygger bedømmerne og kalibrerer dem mot ekspertens vurderinger, slik at noen få timer av den personens tid skaleres til hver eneste release.

Kan dere evaluere en AI-agent eller et RAG-system, ikke bare en chatbot?

Ja. For et RAG-system tester vi gjenfinning og forankring hver for seg, slik at du vet om et feil svar kom fra feil dokument eller fra modellen. For en AI-agent evaluerer vi hele oppgaven: verktøyene den kaller, argumentene den sender med, og om den fullfører jobben.

Hvordan skiller LLM-evaluering seg fra RLHF?

LLM-evaluering måler hvordan systemet ditt oppfører seg i dag, og fanger opp regresjoner ved hver endring. RLHF endrer selve modellen: Det er en form for finjustering som trener modellen på menneskelige vurderinger av svarene dens. Evaluering kommer som regel først, fordi den viser hvor modellen svikter, og om det er verdt kostnaden å trene den på nytt. Går du videre med RLHF, viser den samme evalueringssuiten om det fungerte.

Hvordan fastsettes prisen?

Vi priser hver evaluering etter en kort gjennomgang av systemet ditt, fordi arbeidet avhenger av antall bruksområder, risikoene som er involvert, og hvor mye testdata som allerede finnes. Du får et skriftlig omfang og prisen før noe arbeid starter.

LLM-evalueringen din starter her.

Snakk med oss om AI-systemet ditt og svarene som bekymrer deg, i en gratis vurderingssamtale.

Book en gratis samtale

Suksesshistorier fra Crunch-IS

VIS ALLE

AI-forbedret plattform for etterlevelses-LMS til bygg- og sikkerhetsopplæring

Finjustering av LLM for innholdshåndtering og innholdsproduksjon i EdTech

3×: forbedring i promptnøyaktighet
40-50 %: raskere tid til innholdspublisering

Transformasjon av kunnskapstilgang med RAG og AWS

60%: raskere arbeid med firmadokumenter

Hold deg oppdatert med de nyeste trendene