Ein praktischer Leitfaden zur OpenAI Evaluation für LLM-Anwendungen

Sie denken also darüber nach, ein LLM zur Unterstützung Ihres Unternehmens einzusetzen. Das ist ein großartiger Schritt. Aber da ist immer diese nagende Frage: Wie stellen Sie sicher, dass es tatsächlich zuverlässig ist und nicht nur eine tickende Zeitbombe voller seltsamer Antworten? Man kann bei einem großen Sprachmodell (LLM) nicht einfach einen Schalter umlegen und die Daumen drücken.

Wenn Sie es nicht richtig testen, könnte Ihre KI anfangen, falsche Informationen auszugeben, einen bizarren Ton anzunehmen, der völlig von Ihrer Marke abweicht, oder einfach nur simple Anweisungen nicht befolgen. All das führt zu einem schrecklichen Kundenerlebnis. Deshalb ist eine solide Methode zum Testen Ihrer KI nicht nur „nice-to-have“, sondern unerlässlich.

Um dieses Problem anzugehen, hat OpenAI ein Framework namens OpenAI Evaluation entwickelt. Dieser Leitfaden erklärt Ihnen, was es ist, wie die Technikexperten es verwenden und warum es für die meisten Business-Teams wahrscheinlich nicht das richtige Werkzeug ist. Wir werden uns auch ansehen, wie Plattformen wie eesel AI Ihnen einen viel einfacheren Weg bieten, eine KI einzusetzen, der Sie wirklich vertrauen können.

Was ist OpenAI Evaluation?

Einfach ausgedrückt ist OpenAI Evaluation (oder kurz „Evals“) ein Toolkit für Entwickler, um Tests für Sprachmodelle zu erstellen und durchzuführen. So überprüfen sie, ob die von ihnen geschriebenen Prompts oder die von ihnen optimierten Modelle tatsächlich das tun, was sie sollen. Stellen Sie es sich wie eine Qualitätskontrolle für Ihre KI vor, die sicherstellt, dass Sie bei einer Aktualisierung nicht versehentlich fünf andere Dinge kaputtmachen.

Es gibt zwei Hauptarten dieser Tests:

• Code-basierte Prüfungen: Diese sind für die Schwarz-Weiß-Fälle. Ein Entwickler kann einen Test schreiben, um zu sehen, ob die Ausgabe des Modells ein bestimmtes Wort enthält, in einem bestimmten Format (wie JSON) vorliegt oder etwas korrekt in eine Kategorie einordnet. Das ist perfekt, wenn es eine klare richtige oder falsche Antwort gibt.

• KI-bewertete Prüfungen: Hier wird es etwas interessanter. Sie können eine wirklich leistungsstarke KI (wie GPT-4o) verwenden, um die Arbeit einer anderen KI zu beurteilen. Zum Beispiel könnten Sie sie bitten zu bewerten, wie „freundlich“ oder „hilfreich“ eine Antwort des Kundensupports ist. Es ist im Grunde so, als würde ein KI-Supervisor die Hausaufgaben einer anderen KI überprüfen.

Der ganze Sinn von OpenAI Evals besteht darin, handfeste Zahlen über die Leistung Ihrer KI zu erhalten. Dies hilft Teams zu sehen, ob sie Fortschritte machen, und, was noch wichtiger ist, Fehler zu entdecken, bevor sie Ihre Kunden beeinträchtigen. Es ist eine entscheidende Praxis für jeden, der seriöse KI-Tools entwickelt, aber es ist auch sehr technisch.

Wie eine standardmäßige OpenAI Evaluation funktioniert

Eine standardmäßige OpenAI Evaluation zum Laufen zu bringen, ist eine Aufgabe für einen Entwickler. Um Ihnen ein echtes Gefühl dafür zu geben, gehen wir ein gängiges Beispiel aus der OpenAI-Dokumentation durch: die Klassifizierung von IT-Support-Tickets.

Schritt 1: Bereiten Sie Ihre Testdaten vor

Zuerst benötigen Sie einen sogenannten „Ground Truth“-Datensatz. Das ist nur ein schicker Begriff für einen Antwortschlüssel. Es ist eine Datei voller Beispiel-Fragen, gepaart mit den perfekten Antworten. Der Haken? Diese Datei muss in einem sehr spezifischen Format namens „JSONL“ (JSON Lines) vorliegen.

Für unser Beispiel der Ticket-Sortierung könnten ein paar Zeilen in dieser Datei so aussehen:

{ "item": { "ticket_text": "My monitor won't turn on!", "correct_label": "Hardware" } }  

{ "item": { "ticket_text": "I'm in vim and I can't quit!", "correct_label": "Software" } }  

Nun ist das Erstellen dieser Datei keine einmalige Sache. Jemand muss sie manuell erstellen, bereinigen und sicherstellen, dass sie perfekt formatiert ist. Für eine einfache Aufgabe mag das in Ordnung sein. Aber wenn Sie mit komplexen Kundenproblemen zu tun haben, kann der Aufbau eines guten Datensatzes ein riesiges Projekt für sich sein.

Schritt 2: Richten Sie die Testregeln ein

Als Nächstes muss ein Entwickler eine Konfigurationsdatei erstellen, die dem Evaluierungstool sagt, wie es das Modell testen soll. Diese Datei legt den Prompt fest, der an die KI gesendet wird, und den „Grader“, der die Antwort der KI mit Ihrem Antwortschlüssel vergleicht.

Für unser Ticket-Beispiel könnte der Test einen einfachen Grader verwenden, der nur prüft, ob die Ausgabe der KI exakt mit dem „correct_label“ im Datensatz übereinstimmt. Dieser Schritt erfordert Kenntnisse über spezielle Codes und Platzhalter, um Daten aus der Testdatei in den Test selbst zu ziehen.

Schritt 3: Führen Sie die Evaluation durch und sehen Sie, was passiert ist

Schließlich startet der Entwickler die Evaluation über seine Befehlszeile. Das System geht dann jeden Eintrag in Ihrem Datensatz durch, sendet den Prompt an das Modell, erhält eine Antwort zurück und bewertet sie.

Das Ergebnis ist normalerweise eine Protokolldatei, eine Textwand voller Daten und Metriken wie die Anzahl der „bestandenen“ und „fehlgeschlagenen“ Tests sowie die allgemeine „Genauigkeit“. Diese Zahlen sagen Ihnen, was passiert ist, aber sie geben Ihnen ohne ernsthaftes Nachforschen wenig Einblick, warum etwas fehlgeschlagen ist. Es ist ein mächtiges System, aber es ist definitiv nicht für den durchschnittlichen Benutzer gemacht.

Häufige Gründe für die Verwendung von OpenAI Evaluation

Auch wenn die Einrichtung etwas mühsam ist, sind die Gründe dafür sehr praktisch. Ordnungsgemäße Tests verwandeln eine lustige KI-Demo in ein Werkzeug, auf das Sie sich für Ihr Unternehmen verlassen können.

• Faktenbasiert bleiben: Das ist ein wichtiger Punkt. Sie müssen sicherstellen, dass Ihre KI korrekte Informationen auf der Grundlage Ihrer Wissensdatenbank liefert, egal ob es um Produktdetails oder Ihre Rückgaberichtlinien geht. Eine Evaluation kann prüfen, ob die Antworten der KI tatsächlich mit Ihren offiziellen Dokumenten übereinstimmen.

• Anweisungen befolgen: Viele KI-Workflows erfordern, dass die Ausgabe auf eine bestimmte Weise strukturiert ist. Evals können bestätigen, dass Ihre KI Dinge wie die Generierung von sauberem JSON für ein anderes System oder das Verschlagworten eines Support-Tickets mit der richtigen Kategorie aus Ihrer Liste erledigen kann.

• Den richtigen Ton treffen: Eine Support-Antwort kann zu 100 % korrekt sein, aber trotzdem roboterhaft und kalt klingen. KI-bewertete Evals können Ihnen helfen zu überprüfen, ob der Ton der KI zu Ihrer Markenstimme passt. Sie können den Grader fragen: „Klingt diese Antwort einfühlsam und professionell?“, um ein konsistentes Kundenerlebnis zu gewährleisten.

• Sicher und fair bleiben: In größerem Maßstab verwenden Entwickler dieselben Methoden, um auf Sicherheitsprobleme zu testen. Evals helfen sicherzustellen, dass Modelle keine schädlichen, voreingenommenen oder unangemessenen Inhalte generieren, was für jedes verantwortungsvolle KI-Tool offensichtlich entscheidend ist.

Die Grenzen von OpenAI Evaluation für Unternehmen

OpenAI Evaluation ist ein fantastisches Werkzeug für die Entwickler, die KI entwickeln. Aber für die Business-Teams, die diese KI täglich verwalten müssen, bringt es einige ziemlich große Nachteile mit sich.

Warum OpenAI Evaluation für Entwickler und nicht für Ihr Support-Team ist

Der gesamte Prozess, vom Erstellen von „JSONL“-Dateien bis zum Lesen von Protokolldaten, ist kompliziert und erfordert Programmierkenntnisse. Sie benötigen Ingenieure, um es einzurichten und am Laufen zu halten. Das ist eine riesige Hürde für die Support-Manager oder IT-Leiter, die tatsächlich für die Leistung der KI verantwortlich sind. Sie müssen wissen, ob die KI ihre Arbeit macht, aber man kann nicht von ihnen erwarten, dass sie programmieren lernen, nur um das herauszufinden.

Was Support-Teams wirklich brauchen: Anstelle eines Tools, das in der Befehlszeile lebt, benötigen Business-Teams etwas, das für sie entwickelt wurde. Zum Beispiel hat eesel AI einen Simulationsmodus, mit dem Sie Ihre KI mit nur wenigen Klicks auf Tausenden Ihrer echten, historischen Support-Tickets testen können. Kein Code, kein Aufwand. Sie erhalten einfache, visuelle Berichte, die Ihnen zeigen, was Sie automatisieren können, und Sie können genau sehen, wie die KI geantwortet hätte.

Ein Screenshot des eesel AI Simulationsmodus, eine benutzerfreundliche Alternative zum technischen OpenAI Evaluation Prozess, der zeigt, wie Unternehmen ihre KI ohne Code an echten Tickets testen können.

Warum das manuelle Erstellen von Testdaten eine Sackgasse ist

Den Aufbau und die Aktualisierung eines guten Testdatensatzes ist eine endlose Aufgabe. Die Probleme Ihrer Kunden ändern sich ständig, wenn Sie neue Produkte auf den Markt bringen oder Ihre Richtlinien ändern. Eine statische Testdatei, die Sie im Januar erstellt haben, wird im März hoffnungslos veraltet sein, was Ihre Tests ziemlich bedeutungslos macht.

Ein besserer Ansatz: Ihre KI sollte aus der Realität lernen, nicht aus einer Datei, die jemand vor Monaten erstellt hat. eesel AI verbindet sich direkt mit Ihrem Helpdesk (wie Zendesk oder Freshdesk) und Ihren Wissensquellen. Es trainiert und testet von Anfang an auf Ihren tatsächlichen vergangenen Tickets und Help-Center-Artikeln. Ihr Testdatensatz sind Ihre echten, Live-Daten, sodass Ihre Tests immer relevant sind, ohne zusätzlichen Aufwand.

Ein Screenshot der eesel AI-Plattform, die sich mit Live-Geschäftsdaten verbindet, was ein besserer Ansatz ist als die für OpenAI Evaluation erforderlichen statischen Datensätze.

Warum das reine Testen von Text nicht das ganze Bild ist

Eine standardmäßige OpenAI Evaluation ist hervorragend, um zu prüfen, ob eine Textantwort korrekt ist. Aber in einer echten Support-Situation sind die Worte nur ein Teil des Puzzles. Ein großartiger KI-Agent beantwortet nicht nur eine Frage; er tut etwas. Die Standard-Evaluation kann Ihnen nicht sagen, ob die KI erfolgreich Dinge getan hat wie ein Ticket als dringend markieren, es an eine Person eskalieren oder einen Bestellstatus in Shopify nachschlagen.

Testen Sie den gesamten Workflow: Sie müssen den gesamten Prozess testen, nicht nur die Worte. Mit der anpassbaren Workflow-Engine in eesel AI können Sie diese Aktionen direkt in der Simulation erstellen und testen. Sie können nicht nur sehen, was die KI gesagt hätte, sondern auch, was sie getan hätte. Dies gibt Ihnen ein vollständiges Bild ihrer Leistung, sodass Sie sich gut dabei fühlen können, ganze Prozesse zu automatisieren, nicht nur Textschnipsel.

Ein Workflow-Diagramm, das zeigt, wie eesel AI den gesamten Support-Prozess testet, eine wesentliche Einschränkung der reinen Text-Evaluation von OpenAI.

Die API-Preise für OpenAI Evaluation verstehen

Obwohl das OpenAI Evals Framework Open-Source ist, kostet die Durchführung der Tests Geld. Jeder Test, den Sie durchführen, verbraucht API-Token, und das summiert sich auf Ihrer Rechnung. Sie bezahlen für jeden Prompt, den Sie an das zu testende Modell senden, und für jede Antwort, die es generiert. Dies gilt insbesondere, wenn Sie KI-bewertete Evals verwenden, da Sie für ein zweites, leistungsfähigeres Modell bezahlen, das die Bewertung vornimmt.

Hier ist ein kurzer Überblick über die Pay-as-you-go-Kosten für einige der OpenAI-Modelle:

Modell	Input (pro 1 Mio. Token)	Output (pro 1 Mio. Token)
"gpt-4o-mini"	0,15 $	0,60 $
"gpt-4o"	5,00 $	15,00 $
"gpt-5-mini"	0,25 $	2,00 $
"gpt-5"	1,25 $	10,00 $

Die Preise können sich ändern, daher ist es immer eine gute Idee, die offizielle OpenAI-Preisseite für die neuesten Details zu überprüfen.

Ein vorhersehbarerer Weg: Dieses tokenbasierte Preismodell kann zu unangenehmen Überraschungen auf Ihrer monatlichen Rechnung führen, besonders wenn Sie viele Tests durchführen. Im Gegensatz dazu bietet eesel AI eine vorhersehbare Preisgestaltung. Die Pläne basieren auf einer festgelegten Anzahl von KI-Interaktionen pro Monat, und alle Tests, die Sie im Simulationsmodus durchführen, sind inbegriffen. Dies macht die Budgetierung für Ihre KI-Tools viel einfacher, ohne versteckte Kosten für die Sicherstellung, dass Ihre KI einsatzbereit ist.

Ein Screenshot der Preisseite von eesel AI, der ein vorhersehbares Preismodell zeigt, das im Gegensatz zu den variablen API-Kosten von OpenAI Evaluation steht.

Gehen Sie über OpenAI Evaluation hinaus und beginnen Sie mit der Automatisierung

OpenAI Evaluation ist eine große Sache für Entwickler, die mit LLMs arbeiten. Es beweist, dass seriöses, methodisches Testen nicht nur ein zusätzlicher Schritt ist, sondern den Kern der verantwortungsvollen KI-Entwicklung darstellt. Da es jedoch so technisch und entwicklerorientiert ist, ist es für die meisten Business-Teams, die KI für Dinge wie Kundensupport oder interne Helpdesks verwalten müssen, einfach nicht praktikabel.

Die Zukunft der KI im Geschäftsleben dreht sich nicht nur um rohe Leistung; es geht darum, diese Leistung sicher, zuverlässig und für jeden einfach zu verwalten zu machen. Das bedeutet, dass Sie Testwerkzeuge benötigen, die in Ihre Plattform integriert, einfach zu bedienen und für die Menschen konzipiert sind, die sie täglich nutzen werden.

Anstatt Monate damit zu verbringen, ein komplexes, code-lastiges Testsystem aufzubauen, können Sie alle Vorteile in nur wenigen Minuten erhalten. Registrieren Sie sich für eesel AI und führen Sie eine kostenlose Simulation mit Ihren eigenen Daten durch. Sie werden genau sehen, was Sie automatisieren können, und können Ihre KI-Agenten mit vollem Vertrauen starten.