Neues Readiness-Framework für LLM/RAG: Bewertung, Beobachtbarkeit und CI-Gates

Ein brandneues Readiness‑Harness für Large‑Language‑Modelle (LLM) und Retrieval‑Augmented‑Generation (RAG) Systeme wurde vorgestellt. Das Tool wandelt klassische Evaluierungen in einen klaren Deployment‑Entscheidungs‑Workflow um und liefert Entscheidungsträgern eine nachvollziehbare, datenbasierte Grundlage.

Das System verbindet automatisierte Benchmarks, OpenTelemetry‑Observability und CI‑Qualitätsgates unter einem minimalen API‑Vertrag. Durch die Aggregation von Workflow‑Erfolgen, Policy‑Compliance, Groundedness, Retrieval‑Hit‑Rate, Kosten und p95‑Latenz entstehen scenario‑gewichtete Readiness‑Scores, die Pareto‑Frontiers nutzen, um die besten Modelle hervorzuheben.

In umfangreichen Tests wurden Ticket‑Routing‑Workflows sowie BEIR‑Grounding‑Aufgaben (SciFact und FiQA) mit vollständiger Azure‑Matrixabdeckung (162/162 gültige Zellen) evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass Readiness kein einzelner Parameter ist: Bei FiQA unter SLA‑First bei k=5 führt gpt‑4.1‑mini in Readiness und Faithfulness, während gpt‑5.2 erhebliche Latenzkosten verursacht. Bei SciFact liegen die Modelle näher beieinander, unterscheiden sich jedoch operativ deutlich. Die Regression‑Gates im Ticket‑Routing blockieren konsequent unsichere Prompt‑Varianten, was beweist, dass das Harness nicht nur Scores liefert, sondern auch riskante Releases verhindert.

Das Ergebnis ist ein reproduzierbares, operativ fundiertes Framework, das Unternehmen ermöglicht, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, ob ein LLM‑ oder RAG‑System bereit für den Live‑Einsatz ist. Es verbindet technische Metriken mit praktischer Entscheidungsfindung und schafft damit einen neuen Standard für die sichere Einführung von KI‑Anwendungen.