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Je vais construire un dispositif d’évaluation RAG avec des métriques de qualité fondées
Aditya P
À propos de ce service
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Je vais mettre en place un flux de travail d’évaluation reproductible pour votre système de génération augmentée par récupération. Le travail peut mesurer la qualité de la récupération, la pertinence des réponses et la qualité des réponses par rapport à un ensemble d’évaluation représentatif.
Vous recevrez du code source Python, la gestion de la configuration, des métriques claires, un fichier de résultats lisible par machine, un rapport synthétique des conclusions, des tests automatisés pour les chemins principaux et un guide d’installation. Les packages Standard et Premium incluent un dispositif réutilisable qui peut être relancé à mesure que vos prompts, documents ou modèles changent.
Avant de commander, veuillez partager l’architecture RAG, un petit ensemble de questions représentatives, les documents sources attendus et toute interface API documentée. Utilisez uniquement des identifiants non en production lorsque une intégration est nécessaire.
Ce service exclut le fine-tuning du modèle, le déploiement en production, les décisions réglementées, le support continu et l’accès aux identifiants confidentiels de production. La portée est convenue avant le début des travaux.
Découvrez Aditya P
Aditya P
Snr Applied ML Researcher
- DeAustralie
- Membre depuisaoût 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais
I am a Senior Applied Machine Learning professional at Microsoft and a PhD researcher specializing in Robotics and Reinforcement Learning. I have extensive experience in SLMs, humanoid reasoning and intelligent automated systems across organizations like Atlassian and the Australian Institute for Machine Learning.
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FAQ
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De quoi avez-vous besoin de moi avant de commencer ?
Un ensemble de questions représentatives, les documents sources attendus, votre architecture RAG actuelle et toute interface API documentée. Veuillez utiliser uniquement des identifiants non en production.
Quelles métriques le dispositif inclura-t-il ?
Les métriques sont choisies en fonction de vos données et de votre architecture. Les options typiques incluent le taux de réussite de récupération, la qualité du classement, la pertinence des réponses, la couverture des citations et les statistiques de résumé reproductibles.
