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Farò red teaming per la valutazione della sicurezza dei chatbot rag agent
Bharath
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Metterò in red-team il tuo chatbot AI per allucinazioni, prompt injection e output non sicuri
Descrizione:
Prima del lancio, qualcuno deve provare a rompere il tuo assistente. Lo farò in modo metodico: prompt injection, jailbreak, drift fuori tema, perdita di PII, citazioni fornite, e modalità di fallimento specifiche del dominio (medico, legale, finanziario). Otterrai un registro di findings con severità, casi riproducibili e indicazioni di mitigazione, oltre a un set di regressione per mantenere le correzioni stabili.
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Bharath
LLM AI Model Evaluation Specialist , QA automation Architect ,Eval pipelines
- DaIndia
- Membro daset 2021
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna8 mesi
Lingue
Inglese, Tamil, Hindi
I help AI product teams answer one question: is this model actually good enough to ship? I built evaluation pipelines for LLM generated reports, validated models
Test consultant with 15+ years of professional experience and has expertise in QA for AI agents, Chatbots, RAGS, Web and mobile applications in domain like Banking, Insurance, Manufacturing, ecommerce. etc
* Expertise in automation testing using tool like Playwright, Selenium using Python, Java
* API testing using Postman
* Performance testing using Jmeter and K6 tools
* Security testing and Vulnerability assessment (OWASP standards)
Traduzione automatica.
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FAQ
Traduzione automatica.
Devo condividere i miei dati di produzione?
No. Lavoro con campioni che scegli, dati sintetici o un export redatto. Tutto resta sotto NDA e viene cancellato al delivery.
Quali strumenti di valutazione usi?
Promptfoo, LangSmith, Ragas, DeepEval, oppure un semplice harness Python/pytest. Scelgo ciò che si adatta al tuo stack
Puoi valutare un sistema RAG o un agente, non solo un singolo prompt?
Sì. Per RAG valuto recupero e generazione separatamente (precision/recall contestualizzato, veridicità, rilevanza della risposta). Per gli agenti valuto correttezza del tool-call e completamento del task.
Cosa significa "LLM-as-judge" e è affidabile?
Un secondo modello valuta gli output contro una rubrica che creo insieme a te. Lo calibro con un campione etichettato da un umano così sai quanto fidarti dei punteggi.
Do你 anche red-team o confronto tra modelli?
Sì — entrambi sono servizi separati sul mio profilo, oppure aggiungili qui come extra.
