Von Metriken zur Wartbarkeit
LLMOps & Observability
Monitoring, Evals, Kostenkontrolle und Reliability-Tooling für KI-Systeme in Produktion.
Was wir liefern
AI zu shippen ist leicht. Sie zuverlässig, messbar und kostenkontrolliert zu betreiben ist die eigentliche Herausforderung. Wir bauen die operative Schicht, die KI-Systeme produktionsreif macht.
- Token-/Kosten-Tracking pro Request, User und Workflow
- Qualitäts-Evaluation (Golden Sets, Regression Tests, Judge Scoring)
- Latenz- und Error-Monitoring mit verwertbaren Dashboards
- Drift- und Abuse-Detection (Input-Patterns, Tool-Call-Risiko, Failure-Spikes)
- Incident-Playbooks, Alerts und audit-taugliches Logging (mit Redaction)
Typische Projekte
- LLM-Kosten-Instrumentierung und Budget-Policies (Routing, Caching, Guardrails)
- Eval-Harnesses und Release-Gates für Prompt-/Model-Änderungen
- Produktions-Monitoring mit SLOs (Latenz, Success-Rate, Qualität)
- Failure-Analyse: Timeouts, Provider Errors, Schema Breaks, Hallucination Hotspots
Vorgehen
- KPIs definieren (Kosten/Latenz/Qualität/Risiko)
- Pipeline instrumentieren (Events, Traces, Budgets)
- Eval-Loops und Regression Gates ergänzen
- Operationalisieren: Dashboards, Alerts, Playbooks
- Mit Real-Traffic-Signalen iterieren und härten
Verwandte Use Cases