So hilft MaTeLiX AI Ihnen, KI greifbar zu evaluieren

Diese Demo zeigt, wie ein Chatbot live getestet, automatisch bewertet und im Sample Navigator analysiert wird – alles in einem Blick.

Stellen Sie dem Demo-Chatbot eine Frage und sehen Sie, wie sich Erfolgsquote, Antwortzeit und Token-Verbrauch im Mini-Dashboard verändern.

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Tipp: Fragen Sie nach Produktfunktionen, stellen Sie Off-Topic-Fragen (z. B. Wetter), oder provozieren Sie bewusst lange Antworten.

Live-Experiment „Support-Chatbot“
MaTeLiX Demo • 12 Samples
Chatbot unter Test
Live-Evaluierung
Willkommen in der MaTeLiX AI Demo. Stellen Sie mir eine Frage zu „MaTeLiX AI“ oder etwas komplett Themenfremdes – die Evaluierung reagiert live.
Bot • 0.2 s • 45 Tokens
Frage korrekt beantwortet
83 % Verbesserung nötig
Durchschnittliche Antwortzeit
2,4 s im Rahmen
Durchschnittlicher Token-Verbrauch
+27 % Kostenpotenzial
Antworten > 10 s
5 % kritisch
Jede neue Chat-Nachricht wird als Sample erfasst und im Navigator rechts angezeigt.
Sample Navigator
Einzelne Antworten analysieren
Ausgewähltes Sample
Wählen Sie links ein Sample, um Prompt, Antwort und Bewertung zu sehen.
Prompt
–
Antwort
–
Bewertung
Wie MaTeLiX AI Sie unterstützt

Von der Chat-Nachricht zur evidenzbasierten Entscheidung

Die Demo bildet den realen Workflow in MaTeLiX AI nach: Jede Konversation wird als Sample erfasst, automatisch bewertet und im Kontext Ihrer Kennzahlen angezeigt.

1. Echte Anfragen einspeisen
Nutzen Sie reale Kundendialoge, typische Support-Fragen oder kritische Randfälle.
  • Import aus Logs oder Ticketsystemen
  • Manuelles Hinzufügen von Testfällen
  • Kategorisierung nach Use Case & Risiko
2. Automatisch & manuell bewerten
Lassen Sie Antworten automatisch vorbewerten und ergänzen Sie Fachfeedback Ihrer Experten.
  • Kriterien wie Korrektheit, Vollständigkeit, Ton
  • Alignment-Regeln (z. B. Off-Topic ablehnen)
  • Nachvollziehbare Begründungen je Bewertung
3. Muster erkennen & verbessern
Filtern Sie nach fehlgeschlagenen Samples, hohem Token-Verbrauch oder langen Antwortzeiten.
  • Versionierte Experimente pro Prompt / Modell
  • Rollbacks bei Verschlechterung
  • Dokumentation für Führungskräfte & Prüfer
Kennzahlen im Fokus

Warum Messbarkeit entscheidend ist

Anhand der Demo sehen Sie, wie MaTeLiX AI nicht nur aggregierte Kennzahlen liefert, sondern jede Zahl mit konkreten Beispielen verknüpft – für fundierte Produktentscheidungen.

Erfolgsquote pro Use Case
Die Metrik „Frage korrekt beantwortet“ zeigt, wie zuverlässig Ihr System wirklich ist – bezogen auf Ihre eigenen Daten.
  • Unterscheidung nach Szenario & Intent
  • Filter nach kritischen Fehlertypen
  • Direkter Sprung in betroffene Samples
Antwortzeit & Nutzererlebnis
Latenz ist mehr als eine technische Zahl – sie entscheidet über Abbruch oder Zufriedenheit.
  • Verteilung der Antwortzeiten sichtbar
  • Schwellenwerte für inakzeptable Wartezeiten
  • Optimierung von Modell- und Infrastrukturwahl
Token-Verbrauch & Kosten
Lange Antworten sind nicht automatisch bessere Antworten. MaTeLiX AI zeigt, wo Sie Geld für unnötige Tokens verbrennen.
  • Token-Verbrauch pro Antwort & Szenario
  • Kombination mit Qualitätsmetriken
  • Fundierte Entscheidungen zu Kürzungen & Komprimierung