Auditerò e riparerò la tua pipeline di ai o llm rotta


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
La tua funzione di AI funzionava durante i test e si rompe con gli utenti reali. Oppure funziona ogni giorno e hai iniziato a sospettare che l'output sia sbagliato.
Questo è ciò che faccio.
DUE CASI REALI
In un progetto ho trovato un parser che assegnava le colonne in base alla posizione assoluta in pixel. Su documenti più vecchi produceva output ben formato e completamente falso, per mesi, senza alcun errore visibile.
In un altro, un modello di lingua dei segni non imparava perché il vettore di feature silenziosamente eliminava i punti di riferimento della mano che avrebbe dovuto leggere, su ogni singolo frame. La CI falliva 10 volte su 10 dall'inizio e nessuno se n'era accorto. L'ho portato a 58 test di backend e 21 di frontend passati, e il lint da 59 errori a zero.
COSA FACCIO
Leggo il tuo codice, riproduco il fallimento, ti spiego la causa principale in modo semplice, e o lo riparo o ti do i passaggi esatti.
I fallimenti silenziosi sono quelli più costosi. Un crash si sistema nello stesso giorno. Una pipeline che funziona bene ma produce dati sbagliati può costarti mesi.
PRIMA DI ORDINARE
Scrivimi cosa è rotto e cosa hai già provato. Se penso di non poter aiutare, te lo dirò.
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AI Engineer: RAG, Agents and MCP
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- Tempo di risposta medio1 ora
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Spagnolo, Inglese
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FAQ
Traduzione automatica.
Non posso condividere tutto il mio repository. Puoi comunque aiutarmi?
Sì. Spesso la parte rilevante sono alcuni file, più una descrizione del fallimento e un esempio di output sbagliato. Dimmi cosa puoi condividere e ti dirò se è sufficiente prima di ordinare.
E se non riesci a trovare il problema?
Riceverai comunque il rapporto scritto con ciò che ho escluso e perché, il che restringe la ricerca. Ma te lo dirò prima di ordinare se penso che il caso sia fuori dalla mia capacità di diagnosi.
Lavori con modelli che non hai costruito tu?
Questo è il caso più comune. La maggior parte di questo lavoro consiste nel leggere la pipeline di qualcun altro e trovare l'assunzione che ha smesso di essere vera.

