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Riparerò e ottimizzerò il retrieval e le allucinazioni del chatbot rag
Amin bm
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Il tuo chatbot RAG recupera prove deboli, cita la fonte sbagliata o ha prestazioni scadenti man mano che i tuoi dati crescono?
Diagnostico, riparo e ottimizzo chatbot RAG esistenti che mancano passaggi rilevanti, classificano male le prove o rispondono oltre le fonti disponibili.
Controllo l'ingestione, il chunking, i metadati, la ricerca lessicale e vettoriale, la fusione ibrida, il ranking, la costruzione del contesto, la mappatura delle citazioni e il comportamento di prove insufficienti. Ricevi casi di test riproducibili, risultati prioritari e risultati chiari prima e dopo. La versione Standard e Premium includono le modifiche al codice concordate.
Il mio backend di retrieval in produzione combina ricerca full text e semantica con fusione di rank ponderata, deduplicazione delle fonti, lettura delle prove, caching e controlli di regressione. Quando necessario, posso ottimizzare il retrieval vettoriale di base in un pipeline ibrido meglio testato. Mi concentro sulla precisione di retrieval misurabile, non solo sui prompt.
Lavoro con Python o JavaScript, REST API, FastAPI, Cloudflare Workers, PostgreSQL pgvector, Qdrant, SQLite FTS5 e stack comparabili.
Contattami prima di ordinare con il tuo stack, esempi di fallimenti, metodo di accesso e 2-5 domande reali.
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Amin bm
Programming and Tech
- DaRegno Unito
- Membro daago 2026
Lingue
Inglese
Python developer with a Master's in Economics who builds complete systems, not just scripts: AI-powered search and RAG backends, desktop applications, document-processing pipelines, research tools and API integrations. Two of my products are public: a 37,000-line production retrieval backend with a live demo, and an open-source desktop app that turns whole books into AI-ready structured text. Strong mathematics core - ranking algorithms, deduplication, capacity planning. Documented, tested code, honest scoping, available after delivery.
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FAQ
Traduzione automatica.
Devo condividere il mio database di produzione completo?
Di solito no. Un corpus rappresentativo, un ambiente di test o un esempio riproducibile sono più sicuri e spesso sufficienti. Concordiamo sull'accesso minimo necessario prima dell'ordine.
Puoi riparare e ottimizzare un sistema RAG costruito da un altro sviluppatore?
Sì, se posso ispezionare il codice rilevante, il comportamento dell'endpoint o una configurazione riproducibile. La versione Basic include diagnosi; Standard e Premium includono le correzioni o ottimizzazioni di retrieval concordate.
