Ik evalueer je llm chatbots of AI-agent op bias, veiligheid, robuustheid en meer

Je chatbot werkt in de demo. Maar hoe gedraagt hij zich als gebruikers hem echt gebruiken?

Ik ben een data science engineer (Grenoble INP ENSIMAG, toegepaste wiskunde en AI) met praktische ervaring in het evalueren van grote taalmodellen en AI-agenten bij een grote Europese bank. Ik test LLM-toepassingen zoals een risicoteam dat zou doen, voordat jouw gebruikers of klanten de problemen ontdekken.

Wat ik evalueer

• Bias en oneerlijke behandeling van gebruikers
• Toxische of ongepaste outputs
• Privacylekken van gevoelige data
• Robuustheid tegen lastige of adversariale prompts
• Sycophantie: instemmen met gebruikers wanneer dat niet zou moeten

Wat dit anders maakt

Ik test in het Engels, Frans en Arabisch, zodat meertalige producten worden geëvalueerd in de talen die jouw gebruikers daadwerkelijk spreken.

Wat je krijgt

Een duidelijk rapport met scores, concrete voorbeelden van fouten en prioriteiten voor verbeteringen. Met Premium een geautomatiseerde Python-pipeline die je kunt herhalen na elke modelupdate.

Werkt met GPT-gebaseerde apps, open-source modellen, RAG chatbots en agentic systemen.

Stuur me een bericht voordat je bestelt, zodat we de scope en toegang kunnen bevestigen.