Valuterò e correggerò la precisione del recupero e le citazioni dell'hallucination del tuo chatbot rag

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Abdul-Rehman.
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Il tuo RAG chatbot sta hallucinating fatti, mancando citazioni o dando risposte sbagliate?

Costruisco framework di valutazione LLM e suite di benchmark RAG che misurano esattamente dove il tuo AI fallisce prima che lo facciano i tuoi utenti.

Ho implementato un sistema di benchmark RAG in produzione che copre precisione del recupero, correttezza delle citazioni, resistenza all'hallucination e ragionamento multi-step in 10 categorie di valutazione e decine di migliaia di record costruiti end-to-end, dalla ingestione di PDF e API a un sistema di scoring automatizzato in Python con risultati configurabili di pass/fail.

Cosa consegno: metodologia di valutazione strutturata, sistema di scoring automatizzato contro la tua API LLM live, risultati di benchmark in tutte le categorie di fallimento e un report chiaro che ti dice esattamente cosa correggere.

A chi è rivolto: team in fase di lancio, fondatori che fanno demo agli investitori, team di ingegneria che necessitano di validazione indipendente del RAG e aziende il cui chatbot è attivo ma non completamente affidabile.

Tech: Python, LangChain, OpenAI API, Anthropic API, PostgreSQL, Pandas, parsing PDF, integrazione REST API.

Se il tuo prodotto AI sta per essere mostrato a utenti reali, contattami prima che succeda.

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FullStack Developer

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    Urdu, Punjabi, Inglese
I build complete, production-ready web applications from front to back. My foundation is built on modern web standards—HTML, CSS, and JavaScript—paired with React and Vite for fast, component-driven UIs styled with Tailwind CSS or Bootstrap. I manage routing via React Router and engineer location-aware platforms using Leaflet and PostGIS. For backend data, I leverage Supabase (PostgreSQL) for real-time relational systems and Firebase for NoSQL, auth, and cloud storage. I maintain strict version control using Git, develop in VS Code, and work natively within a Linux environment.

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