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Valuterò la tua applicazione rag o llm con ragas e deepeval
Hilal A.
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
La tua applicazione RAG o LLM produce risposte irrilevanti, incoerenti o non supportate?
Valuterò la tua applicazione esistente, individuerò dove fallisce e fornirò raccomandazioni pratiche per miglioramenti.
A seconda del pacchetto scelto, la valutazione può coprire:
- Qualità del retrieval
- Rilevanza del contesto
- Rilevanza della risposta
- Fedeltà e ancoraggio <li Rischi di hallucination
- Comportamento del prompt
- Gestione di contesti insufficienti
- Pattern di fallimento ricorrenti
- Metriche Ragas o DeepEval
- Miglioramenti tecnici prioritari
Riceverai più di una semplice lista di punteggi. Spiegherò i problemi riscontrati, le cause probabili e i prossimi passi consigliati.
Utilizzo sistemi RAG e LLM basati su Python con LangChain, LangGraph, Qdrant, ChromaDB, FAISS, Langfuse, Ragas e DeepEval.
Questo Gig valuta un'applicazione esistente. Creare un nuovo sistema RAG o implementare grandi cambiamenti architetturali richiede un ordine separato.
Contattami prima di ordinare e condividi la tua architettura, i dati di test disponibili e i problemi attuali.
Scopri di più su Hilal A.
Hilal A.
AI Engineer for RAG AI Agents and MLOps
- DaTurchia
- Membro danov 2024
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Turco, Inglese
Hi, I'm Hilal, an AI/ML Engineer specializing in RAG, AI agents, LLM applications and MLOps. I build reliable AI systems with Python, FastAPI, LangGraph, LangChain, Qdrant, Docker and Kubernetes. I can help with RAG pipelines, multi-agent workflows, LLM integrations, evaluation, observability, API development, deployment and data pipeline optimization. I focus on maintainable code, clear documentation and practical solutions that work beyond the prototype stage. Message me to discuss your project.
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Di cosa hai bisogno per valutare la mia richiesta?
Ho bisogno di una descrizione dell'applicazione, del comportamento atteso, query rappresentative e accesso al codice rilevante, API, ambiente di test o risultati esportati di query-contesto-risposta.
Puoi valutare il mio sistema senza accesso alla produzione?
Sì. Posso lavorare con un repository locale, archivio sorgente, API di test, ambiente di sviluppo o campioni di valutazione esportati.
Cos'è un caso di test?
Un caso di test di solito include una query utente, il contesto recuperato, la risposta generata e, quando disponibile, il comportamento atteso o la risposta di riferimento.
Puoi creare il dataset di valutazione?
Standard e Premium possono includere un dataset strutturato basato sugli esempi e sul comportamento atteso forniti dal cliente.
Usi Ragas o DeepEval?
Sì, quando i dati dell'applicazione e l'ambito di valutazione sono adatti. Non ogni metrica è appropriata per ogni sistema, quindi il set finale di metriche viene scelto in base al caso d'uso.
sistemerai ogni problema che individui?
No. Focus su valutazione e raccomandazioni per Basic e Standard. Premium include solo piccoli miglioramenti già concordati. Per interventi più importanti serve un'offerta personalizzata.
Puoi garantire un miglioramento specifico del punteggio?
No. I risultati dipendono dai dati, dall'architettura di retrieval, dai modelli e dalle modifiche consentite. Non garantisco un miglioramento numerico preciso.
Puoi garantire che il sistema sarà privo di hallucination?
Nessun sistema LLM può essere garantito completamente privo di hallucination. La valutazione può individuare risposte non supportate e suggerire controlli per ridurre il rischio.
Puoi valutare un'applicazione agentica?
Sì. La portata del pacchetto dipende dal numero di agenti, strumenti e componenti LLM inclusi nel percorso di richiesta.
