Ik evalueer en test je llm prompts en ai outputs onder druk

Ben je bezig met het inzetten van LLMs maar maak je je zorgen over hallucinaties of prompt-injecties? Standaard QA faalt bij niet-deterministische AI. Ik overbrug de kloof tussen AI-ontwikkeling en softwarebetrouwbaarheid door je LLM APIs te testen, te doorbreken en te beveiligen.

### Wat ik doe:

1. LLM API & endpoint testing: Controleer statuscodes, payload schema's en latency benchmarks (OpenAI, Anthropic, aangepaste modellen).

2. Prompt validatie & kwetsbaarheidstests: Evalueer prompts met Promptfoo of DeepEval. Test op injecties, drift en toxiciteit.

3. Hallucinatie audits: Stel programmatic assertions in om feitelijke nauwkeurigheid en semantische gelijkenis te meten.

4. CI/CD integratie: Bouw regressie pipelines om prompts automatisch te valideren bij elke backend verandering.

### Technologie & tools:

- Python / TypeScript

- Promptfoo / DeepEval / TruLens

- Postman / Newman / PyTest / Playwright

- CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI)

### Waarom voor deze dienst kiezen?

Traditionele QA controleert statische resultaten. LLMs vereisen een engineering mindset om waarschijnlijkheid, semantische metrics en adversarial prompt structuren te volgen.

Zorg dat je AI precies doet wat je wilt. Stuur me vandaag nog een bericht met je projectdetails!