„Welche Version ist besser?“
Vergleichen Sie Änderungen mit denselben Beispielen und Kriterien, nicht mit der Ausgabe, die heute am besten aussieht.
KI-Bewertungs- und Ingenieurbüro
Erkennen Sie, wo Ihre KI versagt.
Für KI-Produktteams, die Anwendungen, RAG-Systeme und Agenten versenden. Erstellen Sie innerhalb von 10 Werktagen eine Qualitätsbasis, untersuchen Sie Fehler, testen Sie eine Verbesserung und führen Sie eine wiederholbare Bewertung durch.
Ein 20-minütiges Scoping-Gespräch, das bei Bedarf per E-Mail vereinbart wird.
- 10 Werktage
- Erste Verlobung. Ein Anwendungsfall, eine wiederholbare Bewertung, ein klarer nächster Schritt.
- Umfangreiche Engagements
- KI-Bewertung, KI-SaaS-Sicherheitsaudits und Engineering.
- Dein Stapel
- Vorhandene Werkzeuge, wo sie passen. Artefakte, die Ihr Team behält.
BEWERTUNGSHINWEIS / 001
Internes Rubrex-System
Eine fließende Antwort ist keine verlässliche Antwort.
Testen einer KI-generierten Bewertungsrubrik.
06Testprofile
03Kritische Objektive
Beobachteter FehlerFinden
01Generische Scoring-AnkerÜberarbeiten
02Überlappende KriterienÜberarbeiten
03Nicht unterstützte SpezifitätÜberarbeiten
7
Sofortige Korrekturenaus den Auswertungsergebnissen
Deterministische Prüfungen + menschliches Freigabetor.
Semantischer LLM-Richter: geplant, nicht live.
JEDES ENGAGEMENTEntwickelt für Teams, die KI-Anwendungen, Modelle und Agenten-Workflows bereitstellen.
- Schriftlicher Umfang und AngebotWird vor Beginn der Arbeiten vereinbart.
- Vereinbarte DatenbedingungenZugriff, Tools und Aufbewahrung werden im Voraus geregelt.
- Prüfbare ErgebnisseVereinbarte Kriterien, eine Auslesung und eine dokumentierte Übergabe.
- Eine A-NationalmannschaftNah an der Arbeit und verantwortlich dafür.
01Das Problem
Eine bessere Demo ist kein Beweis für ein besseres System.
Wenn Ihr Team nicht erklären kann, was sich geändert hat, ist eine neue Eingabeaufforderung oder ein neues Modell eine andere Vermutung.
„Warum ist unser Agent gescheitert?“
Trennen Sie schlechte Antworten von Abruffehlern, Werkzeugfehlern und unvollständigen Aufgaben. Wissen Sie, was Sie zuerst reparieren müssen.
„Können wir das veröffentlichen?“
Verwandeln Sie echte Misserfolge in Regressionsfälle. Machen Sie den Qualitätsbalken vor der nächsten Veröffentlichung deutlich.
02Beginnen Sie hier
Zehn Tage. Ein hochwertiger Riegel, den Sie verwenden können.
Der Rubrex AI Reliability Sprint. Ein vorrangiger Anwendungsfall, eine wiederholbare Bewertung und ein klarer nächster Schritt.
Ein Anwendungsfall.10 Werktage · Eine gezielte Bewertung
Für KI-Produktteams und technische Leiter mit einem funktionierenden System, realen Beispielen und einem Qualitätsproblem, das es zu lösen lohnt.
Fordern Sie einen Testanruf anUmfang und Preise vor dem Kickoff vereinbart. Startet, sobald Zugriff und Eingaben bereit sind.
Was wir von Ihnen brauchen
Ein technischer Eigentümer, Zugriff auf das System und repräsentative Daten, zwei Arbeitssitzungen und zeitnahes Feedback.
DIE ARBEIT UND WAS SIE BEHALTEN
- 01
Definieren Sie den Qualitätsbalken
Erfolgskriterien, eine verankerte Rubrik und ein repräsentativer Bewertungssatz.
- 02
Legen Sie die Grundlinie fest
Ein wiederholbares Verfahren oder ein leichter Gurt sowie der erste Evaluierungslauf.
- 03
Suchen und testen Sie einen Fix
Eine Fehlertaxonomie, ein gezieltes Verbesserungsexperiment und eine Wiederholung.
- 04
Treffen Sie die nächste Entscheidung
Ihre Bewertungsartefakte, eine Führungsauskunft und ein priorisierter 30-Tage-Plan.
EIN FOKUSIERTER UMFANG
Kein vollständiger Produktaufbau, keine unbegrenzte Kennzeichnung, keine laufende Überwachung oder eine umfassende Sicherheitsüberprüfung. Weitere Anwendungsfälle und Implementierungen werden separat festgelegt.
03Ausgewählte Arbeit
Die Methode in der Praxis.
Arbeit, die wir erklären und hinter der wir stehen können.
Von unserem Team entwickelte interne Systeme und Produkte, deutlich gekennzeichnet.
In einer Bewertung / Anschauungsprobe
Von einer nicht unterstützten Antwort zu einer testbaren nächsten Änderung.
Sehen Sie sich ein Beispiel für einen Support-Assistenten an: die Richtlinie, die Antwort, das Ergebnis und den vorgeschlagenen erneuten Test. Sehen Sie sich das Berichtsformat an, bevor wir sprechen.
01 / Interne Rubrex-Fallstudie
Auswertung des Auswertegenerators.
Eine generierte Rubrik kann glaubwürdig klingen und dennoch nicht zu punkten sein. Wir haben einen Qualitätsvertrag erstellt, repräsentative Fälle getestet und die Fehler in zeitnahe Änderungen umgewandelt.
Lesen Sie die Fallstudie6Profile×3Kritikobjektive→7Sofortige Korrekturen
✓ Strukturvalidierung bei jedem Lauf
✓ Menschliche Überprüfung vor der Veröffentlichung
○ Semantischer Richter bleibt geplant
02 / KI-Produkt, erstellt vom Rubrex-Team
ResumizeAI
Ein KI-Arbeitsablauf für Bewerbungen, der strukturierte Generierung, Bearbeitung, Dokumentenbereitstellung, Agententools und Bewertungs-Gates umfasst.
Durchgängig konzipiert, vom Benutzerworkflow bis zum Freigabeprozess.
Fordern Sie eine Produktanleitung an04Unbewertet
Muss das System auch gebaut werden?
Unser leitendes Ingenieurteam erstellt Agenten-Workflows und Produktionssoftware. Ein zielgerichteter Pilot oder ein eingebetteter Pod übernimmt die Verantwortung für die Arbeit, von der Implementierung bis zur Übergabe.
Entdecken Sie technische Engagements Umfangreiche Produktionspiloten · Laufende technische PodsKI-SaaS-Sicherheitsaudits
Testen Sie die Grenzen. Verfolgen Sie die Daten.
Bringen Sie die gleiche Bewertungsdisziplin in die Sicherheit, Datenverarbeitung und KI-Workflows Ihres Produkts ein.
Zugriff und Aktionen prüfen
Bewerten Sie die sofortige Injektion, die Agentenberechtigungen, die Anwendungssicherheit und ob ein Kunde auf die Daten eines anderen zugreifen kann.
Kundendaten verfolgen
Überprüfen Sie Anbietereinstellungen, Trainingsnutzungsansprüche, Aufbewahrung, Löschung und Weitergabe an Dritte anhand der verfügbaren Beweise.
Bewerten Sie das Produkt
Testabruf, Datengenauigkeit und Ausgabequalität. Erhalten Sie priorisierte Ergebnisse, vorgeschlagene Korrekturen und vereinbarte Wiederholungstests.
05Mit wem Sie zusammenarbeiten
Auswertungstiefe. Technische Nachverfolgung.
Ein erfahrenes Team mit Erfahrung in der KI-Schulung und -Bewertung, Produktentwicklung und Produktionsinfrastruktur. Entdecken Sie die Arbeit hinter dieser Expertise.
Bewertung und menschliche Überprüfung
Definieren Sie nützliche Beispiele, verankerte Bewertungskriterien und Review-Gates. Untersuchen Sie Fehler, bevor Sie die nächste Änderung vornehmen.
Arbeiten zur Besichtigung
Sehen Sie sich die interne Fallstudie an Unsere interne Rubrikbewertung: 6 Profile, 3 kritische Objektive, 7 schnelle Korrekturen.
KI-Produktentwicklung
Bauen Sie den Workflow rund um das Modell auf: strukturierte Generierung, Bearbeitung, Dokumentenbereitstellung, Agententools und Bewertungs-Gates.
Arbeiten zur Besichtigung
Entdecken Sie unsere Ingenieursarbeit ResumizeAI, ein vom Rubrex-Team entwickeltes End-to-End-KI-Produkt.
Produktionssysteme und Übergabe
Bringen Sie Produkt- und Infrastrukturerfahrung in die zielgerichtete Implementierung ein. Arbeiten Sie, soweit möglich, in Ihrem vorhandenen Stack und dokumentieren Sie, was Ihr Team behält.
Arbeiten zur Besichtigung
Sehen Sie sich die Sprint-Ergebnisse an Definierte Ergebnisse, Arbeitssitzungen und eine dokumentierte Übergabe in jedem Sprint.
06Ein paar nützliche Antworten
Bevor wir reden.
Können Sie die Sicherheit und Datenverarbeitung unseres AI SaaS beurteilen?
Ja. Wir führen KI-SaaS-Sicherheitsaudits durch, die den Anwendungszugriff, Modell- und Agentengrenzen, den Umgang mit Kundendaten und relevante Produktbewertungen umfassen. Die Sicherheitsarbeit ist vom Zuverlässigkeitssprint getrennt; Der Umfang spezifiziert Tests, Zugriff und Ergebnisse.
Müssen wir unser eigenes Modell trainieren?
Nein. Der Sprint kann Anwendungen bewerten, die auf Modell-APIs, Abrufsystemen, fein abgestimmten Modellen oder Tool-verwendenden Agenten basieren. Wir beginnen mit einem funktionierenden Anwendungsfall und dem Verhalten, das Sie messen müssen.
Wir nutzen bereits eine Evaluierungsplattform. Kannst du damit arbeiten?
Ja. Eine Plattform kann Experimente durchführen und Spuren sammeln; Ihr Team benötigt weiterhin nützliche Beispiele, Bewertungskriterien, ein ausgewogenes Urteilsvermögen und jemanden, der Fehler untersucht. Wir können diese Arbeit in Ihrem vorhandenen Stack dort erledigen, wo es passt.
Was passiert, wenn wir bereits eine Rubrik haben und Auswertungen durchführen müssen?
Wir können den Umfang der verwalteten Ausführung anhand einer vorhandenen Rubrik festlegen, gegebenenfalls einschließlich Ausgabebewertung oder Präferenzvergleichen. Umfang, Rezensionsbedarf, Rhythmus und Preise werden gesondert vereinbart.
Wird der Sprint unser System serienreif machen?
Der Sprint legt eine Basislinie fest, testet eine Verbesserung und hinterlässt eine wiederholbare Bewertung und einen wiederholbaren Plan. Es handelt sich nicht um eine Garantie für die Produktionsbereitschaft oder eine vollständige Sicherheitsbewertung. Die Umsetzung kann durch ein separat angelegtes Pilotprojekt erfolgen.
Wie gehen Sie mit unseren Daten um?
Vor Beginn der Arbeiten vereinbaren wir, welche Daten benötigt werden, wer darauf zugreifen kann, welche Tools sie verarbeiten dürfen und welche Aufbewahrungs- und Löschbedingungen gelten. Senden Sie keine sensiblen Datensätze, Anmeldeinformationen oder Kundendatensätze über dieses Kontaktformular.
Können wir stattdessen mit der Technik beginnen?
Ja, wenn der Arbeitsablauf und die Akzeptanzkriterien klar sind. Ein Produktions-KI-Pilot deckt einen definierten Arbeitsablauf ab; Ein eingebetteter Engineering-Pod ist für die laufende Bereitstellung vorgesehen. Sie müssen nicht zuerst einen Evaluierungssprint kaufen.
Forschungs- und Feldnotizen
Eine Methode, die es wert ist, untersucht zu werden.
So bewerten Sie eine LLM-Anwendung vor der Veröffentlichung
Definieren Sie Erfolg, wählen Sie Beispiele aus und untersuchen Sie, was fehlschlägt.
Eine richtige Antwort kann immer noch die falschen Beweise zitieren
Trennen Sie Antwortqualität von Zitatunterstützung und -treue.
Testen Sie den Agenten, nicht nur seine endgültige Antwort
Überprüfen Sie Ergebnisse, Tools und Konsistenz bei wiederholten Durchläufen.
07Starten Sie das Gespräch
Beginnen Sie mit
ein Scoping-Anruf.
Sagen Sie uns, was Sie bauen und welche Entscheidung Sie treffen müssen. Wenn alles passt, senden wir Ihnen eine E-Mail, um ein 20-minütiges Scoping-Gespräch zu vereinbaren. Für dieses erste Gespräch ist kein Systemzugriff erforderlich.
Was wir besprechen werden
evals@rubrex.ai - Ihr Anwendungsfall und das Problem, das Sie sehen.
- Die Beweise, die Sie haben und was Sie zuerst testen sollten.
- Ob ein Sprint-, Audit- oder Engineering-Auftrag passt.
WAS NÄCHSTES PASSIERT
- Wir prüfen Ihre Anfrage und ob wir Ihnen helfen können.
- Wenn es passt, vereinbaren wir mit Ihnen per E-Mail einen Gesprächstermin.
- Ein schriftlicher Leistungsumfang und ein Kostenvoranschlag vor Beginn der Arbeiten.