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Testerò il tuo rag chatbot per allucinazioni
Iftakhar Niazi
Level 1
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Il tuo chatbot RAG sembra sicuro di sé ma utilizza il documento sbagliato, manca di contesto importante o inventa risposte non supportate?
Valuterò il tuo sistema di retrieval augmented generation con un set di test strutturato e un rapporto di qualità chiaro, non con alcuni prompt casuali.
In base al tuo pacchetto, la valutazione può includere:
- domande rappresentative e adversarial
- casi di test golden versionati
- precisione e richiamo del contesto
- revisione sulla fedeltà o groundedness
- rilevanza e correttezza delle risposte
- controlli di citazioni e supporto delle fonti
- categorie di fallimento di retrieval e generazione
- confronto tra due versioni concordate del sistema
- script di valutazione ripetibile e baseline di regressione
Riceverai il dataset, i punteggi, esempi di fallimento, limitazioni e raccomandazioni prioritarie per retrieval, chunking, prompt o comportamento delle risposte.
Questo servizio misura il rischio; non garantisce zero hallucination. I risultati dipendono dai documenti, risposte di riferimento, modello di giudizio, impostazioni di campionamento e revisione umana disponibili.
Contattami prima di ordinare se i tuoi dati sono riservati, regolamentati, multilingue, altamente tecnici o più grandi del pacchetto previsto.
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Iftakhar Niazi
AI powered automation for seamless efficiency
Level 1
- DaPakistan
- Membro damag 2024
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna1 mese
Lingue
Spagnolo, Francese, Arabo, Tedesco, Inglese
Hi there, I’m Iftakhar – an AI developer and UI/UX designer with 3+ years of experience in building AI-driven solutions, seamless web applications, and intuitive user experiences. With 90+ projects completed, I specialize in AI bot development, app development, and advanced web scraping. My expertise spans NLP, deep learning, and generative AI, alongside UI/UX tools like Figma, Adobe XD, and Sketch. With Python, Java, C++, and Selenium, I create intelligent, user-friendly, and visually engaging digital solutions.
Traduzione automatica.
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FAQ
Traduzione automatica.
Puoi garantire che il mio chatbot smetta di fare allucinazioni?
No. La valutazione identifica e misura i pattern di fallimento. Non può dimostrare che un modello di linguaggio aperto non produrrà mai una risposta non supportata.
Quali framework puoi usare?
RAGAS o un harness di valutazione leggero e personalizzato possono essere usati a seconda dello stack e delle metriche. Il modello di giudizio e le versioni saranno documentati.
Ho bisogno di risposte di riferimento?
Aiutano a migliorare la valutazione di correttezza. Se non esistono, Basic può aiutare a redigere un set di candidati da documenti pubblici approvati o forniti dall'acquirente, ma la validazione del dominio rimane responsabilità dell'acquirente.
Puoi valutare LangChain, LlamaIndex o un API personalizzato?
Sì, se il sistema espone un'interfaccia sicura e ripetibile e l'acquirente fornisce istruzioni di setup o API.
L'uso di modello/API è incluso?
Un uso limitato concordato può essere incluso solo se specificato. Costi maggiori per API, database vettoriali, modello ospitato o piattaforme di valutazione sono a carico dell'acquirente.
Come proteggi i dati privati?
Usa dati minimizzati, redatti, non di produzione quando possibile. Qualsiasi uso di modelli di terze parti deve essere approvato. I segreti sono conservati fuori dal codice sorgente e rimossi dai deliverable.
Puoi confrontare due versioni di RAG?
Sì. La versione premium include fino a due versioni concordate, come diversi retriever, strategie di chunking, prompt o modelli.
Cosa non è incluso?
Costruire il chatbot completo, addestrare un nuovo modello, certificazione di dominio, test di sicurezza red-team e etichettatura illimitata dei documenti sono servizi separati.
