Auditerò il tuo sistema RAG e ridurrò le allucinazioni

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Sourav Roy
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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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Sourav Roy

AIML Engineer

  • DaIndia
  • Membro dagiu 2026
  • Tempo di risposta medio1 ora
  • Lingue

    Bengali, Hindi, Inglese, Italiano
I am an AI/ML Engineer with three published research papers and experience building production systems in healthcare, education, and sales. I architect end-to-end pipelines involving LLM orchestration, RAG, and neural model calibration. My focus is on creating robust, scalable AI infrastructure that bridges the gap between applied research and real-world reliability.

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