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Auditerò il tuo pipeline rag e scoprirò perché il retrieval restituisce risposte sbagliate
Gaurav S
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
La tua app RAG risponde con sicurezza ed è sbagliata. Hai provato un modello più grande e un prompt migliore, e non è servito - perché il problema è quasi mai il modello. È che il retrieval ha consegnato al modello i tre paragrafi sbagliati, e niente nel tuo pipeline se n'è accorto.
Trovo dove succede e ti dico cosa cambiare.
Ho costruito un pipeline correttivo-RAG come una macchina a stati LangGraph che valuta il suo stesso retrieval e si rifiuta di rispondere da un contesto debole, e consegno servizi LLM in backend di produzione presso una banca d'investimento statunitense e un fornitore di assicurazioni statunitense.
COSA OTTIENI
<p Un rapporto scritto che indica il vero fallimento - strategia di chunking, modello di embedding, profondità di retrieval, mancanza di reranking o mismatch nella formulazione della query - con correzioni classificate per sforzo rispetto all'impatto. Non una checklist. Una diagnosi del tuo pipeline. Più una chiamata dal vivo per guidarti passo passo.COSA MI SERVE DA TE
Accesso al repository o al codice di retrieval, la tua configurazione di chunking e embedding, e 10-20 domande reali dove le risposte sono sbagliate.
Scopri di più su Gaurav S
Gaurav S
Backend AI Systems Engineer
- DaIndia
- Membro dafeb 2024
- Tempo di risposta medio2 ore
- Ultima consegna2 anni
Lingue
Inglese, Hindi
Backend engineer with nearly four years of production experience building event-driven systems and shipping LLM-backed services into live products at a US investment bank and a US insurance provider.
I specialize in what most AI work skips: putting a model inside a service that already has traffic, tests and a release process it cannot break. Retrieval quality, evaluation harnesses, defined failure behavior.
Spring Boot, Go, Python, Kafka, Kubernetes, AWS, LangChain, LangGraph, RAG, vector databases, QLoRA.
Available full time.
Traduzione automatica.
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FAQ
Traduzione automatica.
Puoi garantire che la mia precisione migliorerà?
No, e diffida di chi lo fa. Ti garantisco che saprai esattamente perché fallisce e cosa cambiare. Con Premium implemento le correzioni e ti mostro i numeri prima e dopo - se non si muovono, hai comunque la misurazione che mostra dove si trova il problema.
Il mio pipeline non è LangChain. Fa differenza?
No. LlamaIndex, Haystack o soluzioni fatte a mano vanno bene - ho costruito RAG partendo da primitive senza framework. I problemi di qualità del retrieval sono gli stessi sotto.
Hai bisogno dei miei dati di produzione?
No. Un campione rappresentativo e le tue domande reali che falliscono sono sufficienti. Lavorerò su un set redatto se i tuoi dati sono sensibili.
E se il mio problema si rivela essere generazione, non retrieval?
L'eval harness in Standard distingue esattamente tra questi due - è proprio quello che misura il recall del contesto vs la fedeltà. Se si tratta di generazione, lo dirò piuttosto che venderti lavoro di retrieval.
Puoi aggiungere funzionalità alla mia app?
Non in questo gig. È una diagnosi, e con Premium trovi le correzioni specifiche. Le nuove funzionalità sono un'offerta personalizzata separata.
