Je vais concevoir un système d'évaluation pour un LLM avec des garde-fous et une porte de contrôle qualité CI

Votre application LLM fonctionne dans la démo. La question est de savoir ce qui sera livré aux utilisateurs après le prochain changement de prompt — et la plupart des équipes n’ont aucun moyen de le savoir. C’est ce que je construis : la couche d’évaluation LLM pour votre fonctionnalité.

Ce que vous obtenez :

1. Environnement d’évaluation : un ensemble de tests étiquetés de référence pour votre pipeline, évalués automatiquement. Vérifications exactes lorsque la précision est importante, évaluation par jugement lorsque la formulation varie — une réponse correcte formulée différemment passe toujours.
2. Une porte de contrôle qualité CI (Standard+) : l’environnement s’exécute à chaque changement et échoue la construction en cas de régression de la qualité. Les régressions silencieuses empêchent la livraison.
3. Barrières de sécurité (Avancé) : une protection contre l’injection de prompt et les jailbreaks, une protection de sortie qui redacte les secrets divulgués et les données personnelles — chacune avec sa propre batterie de tests, y compris des vérifications de faux positifs sur des ressemblances bénignes. Une barrière qui bloque de vrais utilisateurs est simplement un autre type de panne.

Ma méthode : des chiffres honnêtes uniquement. Chaque métrique que je rapporte est reproductible à partir des tests engagés — vous pouvez tout relancer vous-même. Si votre configuration n’en bénéficie pas, je vous le dis avant que vous ne payiez, pas après.

Compatible avec OpenAI, Claude, Gemini ou vos propres modèles. Basé sur Python, s’intègre avec GitHub Actions ou tout autre CI.