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Je vais créer un système d’évaluation pour votre agent IA ou chatbot
Akash L
À propos de ce service
Traduction automatique
La plupart des agents IA sont livrés sans indication précise. Vous modifiez une invite, changez un modèle, ajoutez un outil, et personne ne peut dire si cela s’est amélioré ou si cela a discrètement empiré.
Je construis le système d’évaluation qui répond à cette question.
Je suis ingénieur en IA avec 4 ans d’expérience en production. J’ai été l’unique auteur de l’agent conversationnel derrière l’assistant intégré d’une plateforme de gestion de la chaîne d’approvisionnement aux États-Unis, une pipeline multi-agent LangGraph sur une interface d’outils à 125 paramètres, et j’ai conçu sa couche de validation en trois passes : 38 champs vérifiés par énumération, correction de valeurs basée sur LLM et une étape de hallucination.
CE QUE VOUS OBTENEZ
- Un ensemble de tests basé sur votre trafic réel ou votre spécification
- Des métriques adaptées à votre cas d’usage : correspondance exacte, similarité sémantique, fidélité, précision de l’appel d’outil, latence et coût
- Une évaluation par LLM avec rubriques calibrées
- Une commande unique qui exécute la suite et génère un rapport noté
- Des bases de référence pour la régression afin de comparer deux versions
- Une intégration CI optionnelle pour empêcher qu’une mauvaise invite n’atteigne la production
Stack : Python, pytest, LangChain, LangGraph, OpenAI, Anthropic, Llama, Ragas, DeepEval, MLflow.
Dites-moi ce que fait votre agent et je vous dirai ce que je mesurerai.
Découvrez Akash L
Akash L
AI Engineer, LLM Agents, RAG and MLOps
- DeInde
- Membre depuismars 2020
Langues
Tamoul, Anglais
AI engineer with 4 years building LLM systems that run in production, not just demos.
I was sole author of a multi-agent LangGraph assistant for a US supply-chain platform. Plain-English questions turned into validated calls across a 125-parameter tool surface. It survived a re-platform and still runs today.
I build the unglamorous parts too: RAG pipelines, tool schemas, validation that degrades gracefully instead of crashing, and eval harnesses that catch regressions before your users do.
Python, LangGraph, LangChain, RAG, FastAPI, AWS.
Tell me what you are building.
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Je n’ai pas d’ensemble de tests. Pouvez-vous quand même m’aider ?
Oui. La plupart de mes clients n’en ont pas. Je crée un ensemble à partir de vos logs de production, de votre documentation ou d’une spécification de ce que l’agent doit faire, et je vous montre les cas avant de faire une évaluation.
Dois-je vous donner accès à mon code ?
Non. Le système peut fonctionner contre un endpoint API ou une interface légère que vous fournissez. L’accès au dépôt n’est utile que si vous souhaitez une intégration CI directement connectée. Je signe un NDA sur demande.
Quels frameworks et modèles supportez-vous ?
LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI ou une simple application Python, fonctionnant sur OpenAI, Anthropic, Llama ou tout modèle accessible via une API. Si cela prend du texte en entrée et renvoie du texte ou des appels d’outil, je peux l’évaluer.
