<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>Thamu Mnyulwa: Machine Learning Engineer — Agentic Craft (Deutsch)</title><description>Praktische Notizen zu KI-Agenten, Machine-Learning-Systemen und nützlicher Software.</description><link>https://thamu.dev/</link><language>de</language><item><title>GenAI-Evaluation mit mlflow.genai.evaluate(): Jenseits von Accuracy</title><link>https://thamu.dev/de/blog/genai-evaluation-mit-mlflow-genai-evaluate-jenseits-von-accuracy/</link><guid isPermaLink="true">https://thamu.dev/de/blog/genai-evaluation-mit-mlflow-genai-evaluate-jenseits-von-accuracy/</guid><description>Wie man RAG- und agentische GenAI-Systeme mit MLflow 3.x, mlflow.genai.evaluate(), LLM-as-a-Judge-Scorern, eigenen trace-bewussten Metriken und Prompt-A/B-Tests bewertet.</description><pubDate>Tue, 14 Jul 2026 05:34:58 GMT</pubDate><category>mlflow</category><category>generative ai</category><category>#llmops</category><category>RAG </category><category>Evaluation</category><category>Prompt Engineering</category><category>mlops</category></item><item><title>Generative AI mit MLflow 3.x produktionsreif machen: Tracing, Evaluation und Prompt-Optimierung</title><link>https://thamu.dev/de/blog/generative-ai-mit-mlflow-3x-produktionsreif-machen-tracing-evaluation-prompt-optimierung/</link><guid isPermaLink="true">https://thamu.dev/de/blog/generative-ai-mit-mlflow-3x-produktionsreif-machen-tracing-evaluation-prompt-optimierung/</guid><description>Wie MLflow 3.x produktive GenAI-Systeme mit OpenTelemetry-kompatiblen Traces, trace-bewusster Evaluation, RAG-Judges, Custom Scorers und Prompt Registry Workflows unterstuetzt.</description><pubDate>Tue, 14 Jul 2026 00:18:58 GMT</pubDate><category>mlflow</category><category>generative ai</category><category>#llmops</category><category>RAG </category><category>observability</category><category>mlops</category></item></channel></rss>