Veel LLM-demo’s zien er geweldig uit in een beperkte setting. In productie komen echter vragen op als: “Hoe consistent is het?”, “Wat kost het?”, “Welke faalmodi accepteren we?” en “Hoe verifiëren we kwaliteit?”.

• Definieer succes vooraf: welke taak, welke kwaliteit en welke constraints (tijd, kosten, veiligheid)?
• Bouw een evaluatie-harness: een testset met representatieve vragen/inputs en een manier om resultaten te scoren.
• Controleer retrieval (als je RAG gebruikt): werkt je zoek-index? Vind je de juiste bronfragmenten?
• Maak faalmodi expliciet: wanneer is “onzekerheid” een signaal om te escaleren (menselijke controle)?
• Monitor latency en kosten: optimaliseer prompts, caching en contextgrootte waar mogelijk.
• Leg privacy- en datastromen vast: welke data gaat naar de modelprovider en hoe minimaliseer je risico’s?

Een goede vuistregel: als je het niet kunt meten, kun je het niet betrouwbaar verbeteren. Met een iteratieve evaluatie-setup wordt de stap van “demo” naar “product” veel voorspelbaarder.