Costruirò un sistema di valutazione per llm con barriere di sicurezza e un gate di qualità ci

La tua app LLM funziona nella demo. La domanda è cosa viene consegnato agli utenti dopo il prossimo cambio di prompt - e la maggior parte dei team non ha modo di saperlo. È quello che costruisco: il livello di valutazione LLM per la tua funzionalità.

Ciò che ottieni:

1. Eval harness: un set di test etichettati di riferimento per il tuo pipeline, valutato automaticamente. Controlli precisi dove “preciso” è giusto, valutazioni giudice dove la formulazione varia - quindi una risposta corretta formulata diversamente passa comunque.
2. CI quality gate (Standard+): il harness viene eseguito ad ogni modifica e blocca la build quando la qualità peggiora. Le regressioni silenziose fermano le consegne.
3. Guardrails (Avanzato): una protezione contro prompt injection e jailbreak, una protezione in uscita che redige segreti trapelati e PII - ciascuna misurata con la propria batteria di test, inclusi controlli di falsi positivi su somiglianze innocue. Una protezione che blocca utenti reali è solo un altro tipo di outage.

Come lavoro: solo numeri onesti. Ogni metrica che riporto è riproducibile dai test case impegnati - puoi rieseguire tutto tu stesso. Se il tuo setup non ne trarrà beneficio, te lo dico prima che tu paghi, non dopo.

Funziona con OpenAI, Claude, Gemini o i tuoi modelli. Basato su Python, si integra con GitHub Actions o qualsiasi CI.