Driftüberwachung

Wie man Verhaltensdrift und Qualitätsregression in LLM-Systemen erkennt.
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Drift-Überwachung

Drift-Überwachung erkennt Veränderungen in Verhaltens-, Qualitäts-, Sicherheits- oder Kostensignalen im Laufe der Zeit.

Die Drift-Überwachung im Unternehmen hängt von Bewertungs-Baselines und kontrollierten Rollouts ab.

Siehe auch

Überwachung (LLMOps) Prompt-Regression AI-Rollback-Runbook

FAQ

Was ist Drift in LLM-Systemen?
Eine Veränderung im Ausgabeverhalten, der Qualität, Sicherheit oder den Kostenmustern im Laufe der Zeit.

Was verursacht Drift?
Modellaktualisierungen, Routing-Änderungen, Datenänderungen, Verschiebungen im Benutzerverhalten oder Prompt-Bearbeitungen.

Wie erkennen wir Drift?
Kontinuierliche Stichproben + Bewertungs-Baselines + Warnmeldungen bei Schlüsselmetriken.

Was tun wir, wenn Drift erkannt wird?
Änderungen einfrieren, auf Testsets überprüfen, zurücksetzen und Beweise dokumentieren.

Was ist die erste Verbesserung?
Eine Baseline-Bewertungsgruppe einrichten und diese regelmäßig ausführen.