LLM-utvärdering.

Få veta om din AI svarar rätt innan dina användare upptäcker motsatsen. Crunch-IS sköter LLM-utvärderingen åt ditt team, utan någon ny plattform att köpa: tester hämtade ur dina verkliga konversationer, bedömare som stäms av mot din egen expert och en releasespärr vid varje ändring. När ett test fallerar åtgärdar våra ingenjörer orsaken.

Utvärdera min LLM

Fördelar med våra tjänster för LLM-utvärdering

Färre felaktiga svar når dina användare

Felen kommer fram i en testkörning i stället för i en kundkonversation eller i en revisors stickprov.

Releasebeslut baserade på data

Varje prompt- eller modelländring levereras med ett resultat mot samma fall, så att beslutet om release vilar på belägg i stället för intryck.

Underlag redo för revisioner

Versionshanterade testuppsättningar och körhistorik visar vad ditt team testade, när och med vilket resultat.

Snabbare och säkrare modelländringar

Med en spärr på plats kan ditt team uppgradera modeller och redigera promptar oftare, eftersom en regression syns i bygget i stället för i produktion.

Så går LLM-testningen till

Det här händer när du har skickat formuläret.

01

Du skickar formuläret

Berätta vad ditt AI-system gör, vem som använder det och vilka svar som oroar dig.
02

Vi beskriver omfattningen skriftligt

Vi går igenom ditt system och skickar en skriftlig omfattning: vad vi utvärderar, vilka risker som prioriteras först och priset.
03

Vi bygger testuppsättningen med din expert

Din domänexpert arbetar tillsammans med oss för att göra verkliga fall till en testuppsättning och bedöma ett urval.
04

Vi kör utvärderingen

Vi kör bedömarna, stämmer av dem mot din experts omdömen och rapporterar var systemet brister och varför.
05

Vi åtgärdar det vi hittar

Våra ingenjörer åtgärdar felen och kör om sviten för att visa effekten.
06

Ditt team behåller sviten

Sviten körs i din pipeline vid varje release, dokumenterad och överlämnad till ditt team.

LLM-utvärderingstjänster som vi erbjuder

01 Granskning av LLM-utvärdering

Innan vi bygger något nytt går vi igenom hur ditt team testar modellen i dag: vilka frågor ni kontrollerar, vem som bedömer svaren och vad som händer innan en promptändring går ut. Vi poängsätter också ett urval av dina verkliga fall mot de svar som din expert skulle godkänna. Granskningen avslutas med ett utgångsvärde och en skriftlig kartläggning av var svar fortfarande når användarna otestade.

02 Uppbyggnad av testsvit

Din testuppsättning ska likna de frågor som dina användare faktiskt ställer, så vi bygger den tillsammans med din domänexpert utifrån verkliga konversationer, supportärenden och dokument, inklusive de gränsfall som tidigare har fått modellen att fallera. Vi skriver en bedömare för varje feltyp, från kodkontroller av format och fakta till LLM-as-a-judge-promptar för relevans och tonläge, och jämför varje bedömare med din experts omdömen innan någon förlitar sig på den. Sviten körs i din CI, så LLM-testningen sker vid varje promptändring och modelluppgradering, versionshanterad i ditt repository.

03 RAG-utvärdering

Ett felaktigt svar från en RAG-assistent kan bero på hämtningen eller på modellen, och åtgärden ser olika ut i de två fallen. Vi testar dem var för sig: om rätt dokument kom tillbaka och om svaret håller sig förankrat i det. På en plattform för utbildning i regelefterlevnad validerade vi varje genererad utbildningsplan mot innehåll indexerat i AWS Kendra.

04 Utvärdering av AI-agenter

En agent kan ge ett bra slutsvar trots att den har anropat fel verktyg eller hoppat över ett steg. Vi utvärderar hela uppgiften: vilka verktyg din agent anropar, vilka argument den skickar, i vilken ordning stegen sker och om jobbet blir klart. Samma metod gäller de AI-agenter vi bygger själva.

05 Övervakning i produktion

Dina användare kommer att fråga saker som ingen testuppsättning förutsåg. Vi tar stickprov ur konversationer i drift, poängsätter dem med samma bedömare och skickar svar med låg poäng vidare till dina granskare, så att nya feltyper blir nya testfall i stället för supportärenden. Övervakningen körs i samma LLMOps-miljö som håller din modell i produktion.

06 Åtgärda och finjustera

En utvärdering som bara rapporterar problem lämnar den svåraste delen åt ditt team. Våra ingenjörer åtgärdar det som utvärderingen hittar, i promptarna, hämtningen, skyddsräckena eller i själva modellen, och kör om sviten för att visa effekten. När modellen behöver lära sig din experts omdöme kör vi LLM-finjustering på expertens betyg av modellens svar.

Våra kompetensområden inom utvärdering av AI-modeller

Utveckling av ramverk för LLM-utvärdering

Vi bygger utvärderingssviter i Promptfoo eller i det ramverk ditt team redan använder, med promptar, testfall och assertions lagrade som kod i ditt repository.

Kalibrering av LLM-as-a-judge

Vi skriver domarpromptar med tydliga bedömningsmatriser och mäter hur ofta de stämmer överens med din expert innan de får bedöma något på egen hand. En domare som glider ifrån din expert kalibreras om före nästa release.

Kontroll av källförankring

Vi kontrollerar varje svar mot källan det hämtades från, med AWS Kendra och Amazon Bedrock i våra projekt för ett LMS för regelefterlevnad och för kunskapsåtkomst i företag, och med den hämtningsstack du redan använder.

Testning av hallucinationer och konsekvens

Vi ställer samma fråga på många olika sätt och flaggar svar som glider iväg, motsäger källan eller hittar på fakta.

Regressionsspärrar i CI

Vi lägger in sviten i din byggpipeline med tröskelvärden för godkänt per feltyp, så att en ändring som sänker kvaliteten stoppar bygget innan den når användarna.

Jämförelse av modeller och promptar

Vi kör varje kandidatmodell och promptversion mot samma testuppsättning, så att valet mellan dem blir en tabell med poäng i stället för en debatt.

Pipelines för finjustering

Vi bygger pipelines för finjustering och promptar och följer deras kvalitet i LangSmith, som på en publiceringsplattform inom EdTech där promptarnas träffsäkerhet förbättrades 3×.

Vad du får

Omfattningen fastställs innan arbetet börjar

Innan vi skriver det första testet kommer vi skriftligen överens om vilket system vi utvärderar, vilka risker som prioriteras först och vad ett godkänt resultat innebär.

En testsvit som ditt team äger

Testfall, bedömare och pipelinekonfiguration ligger dokumenterade i ditt repository, så att ditt team kan köra och bygga ut dem utan oss.

Resultat som både ingenjörer och compliance kan läsa

Varje körning ger poäng som dina ingenjörer kan agera på och en lättläst sammanfattning som ditt compliance- eller riskteam kan arkivera.

Dokumentation som ditt team kan arbeta utifrån

Varje bedömare levereras med en beskrivning av vad den kontrollerar, hur vi kalibrerade den och när den behöver kalibreras om.

Varför välja Crunch-IS som din partner

Vi bygger, testar och åtgärdar

Vi är ingenjörer som bygger AI-produkter, så teamet som hittar ett fel är också teamet som åtgärdar det. Utvärderingen avslutas med en fungerande lösning och testet som bevisar den, inte med en lista över rekommendationer.

Du äger testsviten

Allt vi bygger för utvärderingen ligger i ditt repository och körs i din stack, utan plattformslicens och utan beroende av oss. Det följer regeln för allt vårt arbete: kunden äger det vi bygger.

AI levererad i reglerade miljöer

Vi validerade LLM-utdata åt en leverantör av säkerhetsutbildning för byggbranschen, där varje AI-genererad utbildningsplan måste hålla sig förankrad i godkänt utbildningsmaterial i en revisionsstyrd compliance-miljö. Det är den standarden vi utvärderar mot.

Vad våra kunder säger om oss

De kommer med många skalbara och idéer om bästa praxis som gör det möjligt för oss att uppnå det vi har i dag.

Nicky, Softcat | Kundomdöme på video om Crunch-IS

Nicky Senior affärsanalytiker på Softcat

Crunch-IS var mycket bra på att visa oss hur bra lösningar ska se ut och ge liv åt våra idéer för utvärdering och granskning.

Matthew, Softcat | Kundomdöme på video om Crunch-IS

Matthew Chef för digital strategi på Softcat

Det som imponerade på mig med Crunch-IS är kvaliteten på utvecklarna. Den är helt enkelt mycket bättre än i något annat företag vi har försökt samarbeta med.

Klaus, YouWe | Kundomdöme på video om Crunch-IS

Klaus VD på YouWe

Vi är imponerade av deras prestationer, hur de är engagerade i produktutvecklingen och hur de bryr sig om produkten.

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

Sebastian Medgrundare och teknisk chef på Accountflow

Det har varit en mycket trevlig upplevelse. Allt har varit fantastiskt när det gäller kommunikation och samarbete.

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

Marta Konsult på GIA Networks

Vårt samarbete med Crunch-IS har varit en ovärderlig resurs när vi har skalat upp.

Ryan, WorkDove | Kundomdöme på video om Crunch-IS

Ryan Teknisk chef på WorkDove

Det jag fann hos Crunch-IS var den tekniska kompetensen, förmågan att tänka utanför boxen och mycket god engelska.

Garrett, Tabulate | Kundomdöme på video om Crunch-IS

Garrett Operativ chef på Tabulate

De har haft stor inverkan på hela den arkitektur vi slutligen fick. På det hela taget har jag varit nöjd och imponerad av allt Crunch-IS gjorde för oss.

Kenneth, Zuar | Kundomdöme på video om Crunch-IS

Kenneth Teknisk chef på Zuar

Crunch-IS imponerade på oss med sin tekniska skicklighet och det rena ”mötet mellan tankar och kulturer” samt öppna, ärliga samtal. Detta var inget beslut vi tog lättvindigt, och fem månader in i samarbetet är vi fortsatt mycket imponerade av hur Crunch-IS närmar sig samarbetet, och vi är mycket nöjda med kvaliteten på teamet som arbetar med oss.

Gary VD på ett brittiskt mjukvaruutvecklingsföretag

Det var enkelt att arbeta med Crunch-IS. De var tålmodiga med oss när vi gick igenom avtalsfrågorna och tålmodiga igen när vi satte upp faktureringen. Designarbetet var elegant och utvecklaren levererade appen vi hade avtalat om i tid och med god kvalitet.

Scott Vice VD för mjukvaruutveckling på Analytic Index

Teamet på Crunch-IS var mycket trevligt att arbeta med. De arbetade flitigt och var mycket professionella. När frågor eller tekniska problem uppstod svarade de snabbt och var alltid redo och vänliga med att hjälpa oss.

Miia Företagsledning på Conmark Systems

En utvecklare från Crunch-IS hjälpte oss att leverera en viktig funktion till vårt projekt mycket snabbare än väntat.

Rosario Teknikchef på Profitap

Crunch-IS möjliggjorde ett sömlöst och samarbetsinriktat arbete genom hela projektet. Teamet höll öppna kommunikationskanaler, förde detaljerade anteckningar över uppgiftsfördelningen och höll projektets tidsplaner. Deras expertis inom både design och utveckling gör företaget unikt.

Sisun VD på Chintech

Crunch-IS tillhandahåller löpande utvecklingsstöd som möter projektets krav vid behov. Trots att de sitter utomlands är de lätta att arbeta med och tillgängliga via kommunikationskanaler

Bob Teknisk chef på Timegen

Den bästa leverantör vi kunde hitta. Crunch-IS kombinerar praktisk utveckling med innovativa designprinciper. Både intern och extern återkoppling på apputvecklingen har varit positiv. De slutför projektets milstolpar enligt planerad tidsplan och levererar inom budget. Teamet’ är lyhört och villigt att föra en produktiv dialog.

Jeff VD på ett amerikanskt mjukvaruföretag

Crunch-IS överträffade mina förväntningar. Jag uppskattade utvecklarnas uppfinningsrikedom inför begränsningar och komplexa krav. Företaget kunde leverera och slutföra projektet framgångsrikt.

Kate Produktchef på Mezonin

Projektet har hittills gått smidigt. Crunch-IS har en enastående arbetsmoral. Tack vare det har de’ kunnat hantera varje utmaning som dykt upp. De sköter det dagliga arbetet bra på egen hand men kommunicerar också regelbundet med oss för att säkerställa att vi’ är överens.

Andrew Marknadschef på Qinetics

Appen som Crunch-IS arbetade på är ren, strömlinjeformad och fungerar som avsett. Crunch-IS gör mer än väntat för att säkerställa att båda teamen är samspelta. Det engagerade teamet skapar en trevlig upplevelse genom sitt positiva bemötande och effektiva projektledning. Teamet var mycket vänligt och det var ett nöje att arbeta med dem.

Ian VD på Biomicc

01 / 07

Starta nytt projekt

Vanliga frågor om AI-utvärdering

Vad är LLM-utvärdering, och hur skiljer den sig från benchmarks och topplistor?

LLM-utvärdering mäter hur väl en språkmodell utför din uppgift, på dina data och enligt dina krav. Offentliga benchmarks och topplistor rangordnar modeller med generiska tester, vilket säger lite om huruvida din assistent svarar rätt till dina kunder. En utvärdering byggd för ditt system utgår från dina verkliga fall och de svar som din expert skulle godkänna.

Vilka mått använder ni för att utvärdera en LLM-applikation?

Måtten följer riskerna i ditt användningsfall. Typiska mått är faktamässig korrekthet mot en referens, förankring i den hämtade källan, hur modellen avböjer frågor, tonläge och format, och för agenter även slutförda uppgifter och precision i verktygsanrop. Vi kommer överens med dig om listan och tröskelvärdena för godkänt före den första körningen.

Behöver vi köpa en utvärderingsplattform först?

Nej. Vi bygger utvärderingen i din stack, med ramverk med öppen källkod som Promptfoo eller de verktyg ditt team redan använder. Testfallen och bedömarna stannar i ditt repository, så de följer med om du senare väljer en kommersiell plattform.

Tillhandahåller ni domänexperter?

Nej. Experten bör vara din egen, eftersom din expert vet hur ett korrekt svar ser ut i din verksamhet. Vi står för metoden, bygger bedömarna och kalibrerar dem mot din experts omdöme, så att några timmar av den personens tid räcker till varje release.

Kan ni utvärdera en AI-agent eller ett RAG-system, inte bara en chattbot?

Ja. För ett RAG-system testar vi hämtning och förankring var för sig, så att du vet om ett felaktigt svar kom från fel dokument eller från modellen. För en AI-agent utvärderar vi hela uppgiften: verktygen den anropar, argumenten den skickar och om den slutför jobbet.

Hur skiljer sig LLM-utvärdering från RLHF?

LLM-utvärdering mäter hur ditt system beter sig i dag och fångar regressioner vid varje ändring. RLHF förändrar själva modellen: det är en form av finjustering som tränar modellen på mänskliga betyg av dess svar. Utvärderingen kommer oftast först, eftersom den visar var modellen brister och om det är värt kostnaden att träna om den. Går du vidare med RLHF visar samma utvärderingssvit om det fungerade.

Hur sätts priset?

Vi prissätter varje utvärdering efter en kort genomgång av ditt system, eftersom arbetet beror på antalet användningsfall, riskerna som berörs och hur mycket testdata som redan finns. Du får en skriftlig omfattning och priset innan något arbete påbörjas.

Din LLM-utvärdering börjar här.

Prata igenom ditt AI-system och de svar som oroar dig i ett kostnadsfritt bedömningssamtal.

Boka mitt kostnadsfria samtal

Framgångshistorier från Crunch-IS

VISA ALLA

AI-förbättrad LMS-plattform för efterlevnad inom bygg- och säkerhetsutbildning

LLM-finjustering för innehållshantering och innehållsskapande inom EdTech

3×: förbättring av promptprecision
40–50 %: snabbare tid till innehållspublicering

Transformation av kunskapsåtkomst med RAG och AWS

60 %: snabbare arbete med företagsdokument

Håll dig uppdaterad med de senaste trenderna