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Auditerò e migliorerò il tuo sistema di retrieval rag
Christopher O
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Il tuo sistema RAG restituisce risposte, ma sai se recupera le prove giuste?
Audito e miglioro i sistemi di retrieval esistenti usando valutazioni misurabili invece di supposizioni a caso. Posso esaminare ingestione, confini dei chunk, metadati, filtri, ricerca densa o ibrida, reranking, assemblaggio del contesto, citazioni, latenza e costi.
A seconda del pacchetto, ricevi:
- Un dataset di valutazione rappresentativo
- Metriche di retrieval quando le etichette supportano i risultati <li Controlli di citazioni e copertura delle fonti
- Analisi dei fallimenti per tipo di query
- Misurazioni di costo e latenza
- Modifiche mirate all'implementazione e test di regressione
- Un report riproducibile prima e dopo
Ho costruito un motore di retrieval ibrido da zero senza un database vettoriale ospitato, quindi capisco il retrieval sotto il livello del framework.
Questo servizio è per un sistema RAG, semantic-search o document-retrieval esistente. Non è una creazione di chatbot generica. I risultati dipendono dal tuo corpus, etichette, modelli e infrastruttura; fornisco risultati misurati e tradeoff, non garanzie di precisione.
Contattami con il tuo stack e una stima del corpus prima di ordinare.
Scopri di più su Christopher O
Christopher O
Software engineer: AI systems, MCPs, public safety software
- DaStati Uniti
- Membro dadic 2014
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese
I build AI systems that run in production, not demos that work once.
Sixteen years in enterprise IT, security operations, and observability engineering. I have been a volunteer firefighter and EMR since 2019 and build software for emergency services, so I take reliability seriously.
I work on retrieval systems, agent architectures, and MCP servers. I built a hybrid retrieval engine from scratch, with no hosted vector database.
You get architecture you can read, tests that prove it works, and cost analysis before you commit to a model. I work async and am direct about scope.
Traduzione automatica.
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FAQ
Traduzione automatica.
Costruisci un nuovo chatbot o app RAG da zero?
No. Questo servizio audita e migliora un pipeline di retrieval esistente. Un'applicazione nuova richiede un'offerta personalizzata.
Quali sistemi di retrieval puoi revisionare?
Pipeline e sistemi personalizzati usando strumenti come LangChain, LlamaIndex, pgvector, Elasticsearch, OpenSearch, Pinecone, Qdrant, Weaviate o Chroma.
Ho già bisogno di un dataset di valutazione?
No. Posso strutturarlo partendo da domande, documenti, log e fallimenti noti forniti. Devi validare i giudizi di rilevanza specifici del dominio.
Quali metriche userai?
A seconda delle etichette e del comportamento: Recall@K, Precision@K, MRR, nDCG, copertura delle citazioni, percentili di latenza e costo stimato per query.
Puoi garantire un miglioramento della precisione?
No. Fornisco misurazioni riproducibili, cambiamenti limitati e tradeoff documentati. I risultati dipendono dal corpus, dai modelli, dalle etichette e dall'infrastruttura.
Cosa si intende per un'area di miglioramento?
Un'area delimitata come chunking, elaborazione query, strategia di retrieval, filtro dei metadati, reranking, assemblaggio del contesto o validazione delle citazioni.
È possibile lavorare con dati riservati?
Sì, quando l'accesso è sicuro e legale. Usa campioni sanificati o accesso approvato al repository. Mai inviare segreti di produzione o record regolamentati tramite chat Fiverr.
