Creerò o ottimizzerò un chatbot rag per te

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Alejandro Z
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La maggior parte degli strumenti di "ricerca AI" sono un database vettoriale collegato a un chatbot, e nessuno verifica mai se le risposte siano effettivamente corrette. Costruisco pipeline RAG di livello produttivo che combinano ricerca semantica e ricerca per parole chiave, riorganizzano i risultati con un cross encoder e includono una vera suite di valutazione che misura la precisione in numeri (Recall, MRR, nDCG), non solo sensazioni.

Questo significa che quando ti dico che il tuo sistema recupera la risposta giusta il 92% delle volte, posso dimostrarlo. E quando prendo una decisione di design, come scegliere un modello di reranking più piccolo perché ha effettivamente ottenuto un punteggio più alto rispetto a uno più grande nei test, è supportato dai dati, non da supposizioni.

Se stai costruendo un bot di supporto clienti, una knowledge base interna o cercando tra i tuoi documenti, ti costruirò un sistema veloce, preciso e onesto sulle sue prestazioni. Niente confidenza inventata. Niente scatola nera.

Trasforma i tuoi documenti in risposte di cui le persone possono fidarsi.

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Alejandro Z

AI Infrastructure Backend Engineer

  • DaStati Uniti
  • Membro daago 2026
  • Lingue

    Inglese
I build retrieval systems and measure whether they actually work. Most of my recent work is RAG infrastructure in Python and Postgres, with a focus on evaluation. I came up through automation workflow platforms like n8n and am now working a layer deeper.

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