audirò la tua pipeline rag e sistemerò l’accuratezza del recupero e i permessi

La tua app RAG restituisce code spoglio errati, manca risposte ovvie o mostra alle persone documenti che non dovrebbero vedere?

Esamino i flussi di recupero e ti dico esattamente dove si rompono. Suddivisione in chunk che separa tabelle e intestazioni, embeddings che non corrispondono al linguaggio del tuo dominio, nessun rioranking quindi il miglior chunk finisce al nono posto, filtri di permessi applicati dopo il recupero invece di dentro la query.

COSA OTTIENI

Una relazione scritta su cosa è sbagliato, classificata per impatto

Correzioni specifiche con la motivazione, non consigli generici

Qualità del recupero misurata prima e dopo

Ambito dei permessi verificato rispetto ai ruoli reali degli utenti

Ho costruito una piattaforma RAG consapevole dei permessi su una vasta knowledge base aziendale: ambito tenant e ACL applicato all'interno della query di recupero in modo che testo non autorizzato non entri mai nel prompt, ricerca ibrida con rioranking, chunking strutturale, tracciabilità fino a documento, sezione e pagina.

rag audit

rag pipeline

ricerca vettoriale

integrazione llm

Inviami la tua stack e alcune query che restituiscono risposte sbagliate. Ti dirò cosa è probabile che sia sbagliato prima che tu ordini.

Scrivimi prima di ordinare così posso confermare l'ambito.