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Je vais corriger et améliorer la précision de votre chatbot rag
Amine E.
À propos de ce service
Traduction automatique
Votre chatbot RAG donne-t-il de mauvaises réponses, manque-t-il la bonne preuve ou semble-t-il confiant alors que la source ne le supporte pas ?
Je teste systématiquement le parcours question -> récupération -> contexte -> réponse -> citation.
Je vérifie d’abord ce que votre système peut réellement mesurer. Ensuite, je construis une ligne de base, identifie la première étape qui échoue, applique l’amélioration convenue et relance les mêmes cas de test.
Vous pouvez recevoir :
- un bilan de préparation à l’évaluation et une fiche de score de référence
- une analyse de la récupération, de l’ancrage, de la citation et du diagnostic de suivi
- des corrections de code/configuration ciblées
- des résultats avant/après et une analyse de régression
- des conseils pour le rollback et la transmission technique
Lors d’un audit indépendant de 50 cas avec SourceChat, 39/50 réponses finales étaient correctes. Sur les 45 cas répondables, les réponses entièrement correctes sont passées de 26/45 à 34/45, et la récupération par ID exact a atteint 8/8 sans reconstruire l’index existant de 10 736 chunks.
Python/FastAPI, Node.js/TypeScript, LangChain/custom RAG, Pinecone, pgvector, OpenAI et Gemini.
Contactez-moi avant de commander avec votre stack et 3 exemples d’échec.
Découvrez Amine E.
Amine E.
RAG and Full Stack AI Developer
- DeMaroc
- Membre depuisaoût 2026
Langues
Arabe, Anglais, Français
I build grounded AI assistants and RAG chatbots that turn PDFs, manuals, SOPs, policies, and internal knowledge into reliable answers with source citations.
I focus on retrieval quality, document ingestion, exact identifiers, insufficient-evidence handling, and clean web chat experiences.
I’ve built SourceChat, a working multi-format document RAG app, plus a technical knowledge assistant using hybrid vector + full-text retrieval.
My stack includes Node.js/NestJS, React, OpenAI, Gemini, PostgreSQL/pgvector, Pinecone, and LangChain.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Ai-je besoin d’un chatbot RAG existant ?
Oui. Ce service est principalement destiné à diagnostiquer et améliorer un chatbot RAG ou un pipeline de récupération existant. Si vous avez besoin d’un nouvel assistant RAG construit de zéro, veuillez utiliser l’un de mes services de développement RAG.
Pouvez-vous garantir zéro hallucination ?
Aucun système RAG responsable ne peut garantir qu’un LLM ne produira jamais de réponse incorrecte. Je me concentre sur l’amélioration de la récupération, de l’ancrage, des citations et du comportement en cas de preuves insuffisantes, ainsi que sur la mesure du système avec des questions de test.
Quels problèmes RAG pouvez-vous examiner ?
Les exemples incluent la récupération hors sujet, l’absence de documents, un découpage faible, des filtres de métadonnées, l’absence d’identifiants précis, une mauvaise construction du contexte, des problèmes de citation et des réponses non supportées.
Avec quelles technologies travaillez-vous ?
Ma principale stack est Node.js/TypeScript, LangChain, PostgreSQL/pgvector et OpenAI. Je peux également examiner des architectures RAG personnalisées où le code et les composants sont accessibles.
De quoi as-tu besoin de moi ?
J’ai besoin d’une description du problème, de votre architecture ou dépôt actuel, d’échantillons de documents/données si nécessaire, et d’exemples de questions où le système fonctionne mal.
Mesurerez-vous l’amélioration ?
Les options Standard et Premium peuvent inclure un ensemble d’évaluation et des tests avant/après pour que les améliorations soient basées sur des cas de test concrets plutôt que sur des impressions subjectives.
Pouvez-vous mettre en œuvre une recherche hybride ?
Oui, lorsque cela est pertinent pour le problème. Cela peut combiner la récupération sémantique avec la recherche par mots-clés ou en texte intégral, notamment lorsque les utilisateurs ont besoin à la fois d’une recherche en langage naturel et d’identifiants précis.
