Auditerò la qualità del retrieval del tuo rag e identificherò regressioni

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Isaque Borges
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audit your rag retrieval quality and identify regressions
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Informazioni su questo servizio

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Il tuo pipeline RAG restituisce risultati peggiori dopo un cambiamento di embedding, reranking o retrieval?

Offro audit indipendenti e riproducibili sulla qualità del retrieval RAG per team e agenzie di AI.

Per fino a 30 query e due configurazioni di retrieval comparabili, analizzo i ranking di baseline e candidati, identifico regressioni e recuperi a livello di query, e indago evidenze mancanti o spostate.

Ricevi un rapporto tecnico, risultati leggibili da macchina e dettagli sulla riproducibilità.

I miei audit pubblici includono RouteMind e DPOLens. In RouteMind, ho identificato 15 discrepanze di punteggio su 1.400 risultati query/arm. Il manutentore ha riprodotto indipendentemente i risultati e corretto il benchmark.

Gli input richiesti includono un set di query fisso, giudizi di rilevanza o evidenze attese, e esportazioni di retrieval compatibili.

Questo servizio non include l'implementazione di correzioni di codice o la valutazione della qualità delle risposte generate.

Contattami prima di ordinare per confermare compatibilità e ambito.

  • Esperienza modello

    • Sviluppo di modelli personalizzati
    • Messa a punto dei modelli
    • IA generativa
    • Analisi predittive
    • Sistemi di raccomandazione

  • Settore

    • Analisi dei dati
    • Legale

  • Linguaggio di programmazione

    • Python

  • Lingua

    • Inglese

  • Esperienza tecnica

    • Machine learning (Supervisionato, Non supervisionato, Rinforzo)
    • Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
    • Apprendimento per rinforzo (Sistemi decisionali)
    • Sviluppo e ottimizzazione di algoritmi
    • Feature engineering ed elaborazione dati

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Isaque Borges

RAG Retrieval and Evaluation Specialist

  • DaBrasile
  • Membro daott 2026
  • Tempo di risposta medio1 ora

  • Lingue

    Inglese
I specialize in independent RAG retrieval audits, benchmark validation, and regression analysis. I help AI teams identify retrieval failures, compare pipeline versions, and produce reproducible technical reports. My public work includes RouteMind and DPOLens audits. In RouteMind, I identified 15 scoring discrepancies independently reproduced by the project's maintainer, leading to benchmark corrections. I focus on clear evidence, transparent methodology, and actionable recommendations.

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