Auditerò il tuo sistema RAG e ridurrò le allucinazioni


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Auditerò il tuo sistema RAG e ti mostrerò esattamente dove fallisce con i numeri.
Sono un ingegnere AI con 3 articoli di ricerca e sistemi RAG in produzione nel settore sanitario, educativo e delle vendite. Ho creato un framework di valutazione open-source che valuta 6 dimensioni: fedeltà, tasso di allucinazioni, precisione del recupero, rilevanza delle risposte, copertura del contesto e una metrica di fiducia senza etichette (UCM) che non richiede etichette di ground-truth.
COSA OTTIENI:
- Valutazione sui tuoi veri query (OpenAI, Anthropic, Llama o qualsiasi provider)
- Punteggi di tasso di allucinazioni e fedeltà, classificati per gravità
- Cause principali: chunking, recupero, prompt, reranking
- Roadmap di correzione prioritaria
La versione standard include un rapporto di benchmark completo a 6 dimensioni. La versione premium implementa le correzioni e ripete la valutazione per mostrare i numeri prima/dopo.
Compatibile con LangChain, LlamaIndex, FastAPI, vector DBs (Pinecone, Chroma, FAISS, Weaviate).
Inviami il tuo repo/documentazione e inizierò entro 24h.
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AIML Engineer
- DaIndia
- Membro dagiu 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
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Bengali, Hindi, Inglese, Italiano
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