Frühes Tracing und Testing von LLM-Calls: Die beste Investition, die Sie tätigen können

Warum frühes Testen entscheidend ist

Die meisten GenAI-Projekte beginnen mit einem schnellen Proof of Concept. Die ersten Demos laufen oft beeindruckend gut – doch sobald das System in den Unternehmensalltag überführt wird, treten die Probleme auf: Antworten werden inkonsistent, der Tokenverbrauch steigt, und die Komplexität nimmt zu.

Genau hier macht frühes Tracing und Testing von LLM-Call– bereits in der Prototyp- oder Integrationsphase – den entscheidenden Unterschied. Es schafft eine faktische Basis statt Bauchgefühl:

• Fehlanpassungen (Abweichungen zwischen erwartetem und tatsächlichem Ergebnis) werden sichtbar, bevor sie teuer werden.
• Architektur- und Modellentscheidungen basieren auf Daten statt Annahmen.
• Teams verkürzen ihre Time-to-Market, weil sie Probleme frühzeitig beheben können.

Die richtigen Werkzeuge: Monitoring, Logging, Testing

Ein robustes Setup ruht auf drei Säulen:

• Monitoring: Tools wie Langfuse, MLflow oder Weights & Biases überwachen Tokenverbrauch, Kosten und Performance.
• Testing: Frameworks wie DeepEval oder Bedrock Evaluation ermöglichen reproduzierbare Testläufe mit klar definierten Kriterien.
• Logging: Während Logging oft mit Monitoring überlappt, liegt der Fokus hier auf Nachvollziehbarkeit. Mit Frameworks wie LangChain Logging wird jeder Retrieval- und Generierungsschritt dokumentiert, sodass jederzeit nachvollziehbar bleibt, warum ein bestimmtes Ergebnis erzeugt wurde.

Gemeinsam beantworten diese Ansätze zentrale Fragen:

• Welche Anfrage oder Aufgabe wurde ausgelöst – und von welchem Agenten?
• Welche Datenquelle oder welches Tool wurde genutzt?
• Welches Modell generierte das Endergebnis – und zu welchen Kosten?
• Wie beeinflussten Agentenentscheidungen oder Toolaufrufe das Resultat?

Daten: Warum ein Testdatensatz unverzichtbar ist

Generische Tests liefern kaum aussagekräftige Ergebnisse. Entscheidend ist ein domänenspezifischer Testdatensatz, der Ihren Geschäfts­kontext widerspiegelt.

Ein praxisnaher Startpunkt: Rund 30 repräsentative Q&A-Paare aus Ihrem Fachbereich. Anschließend kann der Datensatz kontinuierlich erweitert werden – durch das Feedback von Fach- und Domänenexperten (SMEs).

Die richtigen Metriken wählen

Zu Beginn braucht es keine Dutzenden von KPIs – aber die richtigen. Die Definition geeigneter Metriken schafft Klarheit darüber, was wirklich zählt:

• Antwortqualität: Semantische Korrektheit statt reiner Wortübereinstimmung.
• Retrieval-Qualität: Recall@k stellt sicher, dass die richtigen Dokumente gefunden werden.
• Tokenverbrauch und Kosten: Wird das Budget effizient eingesetzt?
• Modellvergleich: Welches LLM liefert für Ihren Anwendungsfall die stabilsten Ergebnisse?

Häufige Probleme, die frühzeitiges Tracing aufdeckt

1. Inkonsistente Antwortqualität – Erkennung von Halluzinationen und irrelevanten Ergebnissen.
2. Retrieval-Fehler – Fehlende oder falsch bewertete Dokumente.
3. Kostenfallen – Unkontrollierter Tokenverbrauch führt zu Budgetüberschreitungen.
4. LLM-Benchmarking – Offenlegung, dass ein Modell stabiler arbeitet als ein anderes.
5. Agenten-Orchestrierung – Identifizierung des fehlerhaften Agenten in Multi-Agent-Setups.

Fazit: Frühes Testen zahlt sich aus

Frühes Tracing und Testing von LLM-Calls ist keine Zusatzlast, sondern eine Investition, die sich mehrfach auszahlt:

• Teure Nacharbeiten am Projektende werden vermieden.
• Schwächen in RAG-Pipelines werden aufgedeckt, solange sie noch leicht zu beheben sind.
• Transparenz bei Architektur-, Kosten- und Performance-Entscheidungen wird geschaffen.
• Fachliche Anforderungen werden präziser verstanden und mit den technischen Ergebnissen abgestimmt.

Bei HMS starten wir kein GenAI-Projekt ohne ein minimales Test- und Monitoring-Setup. Schon ein kleiner Datensatz mit 30 Fragen genügt, um eine solide Basis zu schaffen und Blindspots zu vermeiden. So wird jeder Proof of Concept zu einem stabilen, skalierbaren System.

Zentrale Erkenntnisse

• Monitoring, Logging und Testing müssen ab Tag eins beginnen – nicht erst nach dem Go-Live.
• Fachbereiche früh einbinden: Testing wird erst wirklich effektiv, wenn Domänenexperten neue Testsamples hinzufügen und Metriken mitgestalten können.
• Ein kleiner, domänenspezifischer Datensatz reicht für den Start – er wächst mit dem Feedback der SMEs.
• Frühe Metrikdefinition schärft das Verständnis für technische und geschäftliche Anforderungen gleichermaßen.
• Transparenz senkt Kosten und beschleunigt die Umsetzung, indem Teams sich auf messbare Ergebnisse einigen.