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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
Security minded AI dev who also runs into burning buildings
- DaStati Uniti
- Membro dadic 2014
- Tempo di risposta medio2 ore
Lingue
Inglese
I'm Christopher. I build websites and the AI behind them, in production, not demos that work once.
16+ years in enterprise IT, security ops, observability. Volunteer firefighter and EMR since 2019, writing software for first responders. When your code is what someone grabs on their worst day, reliability is not a feature request.
Web apps, landing pages, retrieval systems, agent architectures, MCP servers, security hardening. Retrieval engine built from scratch, no hosted vector DB.
You get architecture you can read, tests that prove it, and costs up front. Async, blunt about scope.
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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.
