Je vais concevoir des évaluations et une observabilité pour votre agent rag ou IA

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Jeremiah W
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À propos de ce service

Traduction automatique

Votre agent IA fonctionne. Mais est-il précis, fiable, rapide et en train de s'améliorer au lieu de se dégrader ?


Je crée des systèmes automatisés d’évaluation et d’observabilité pour les applications RAG, les agents IA et les flux de travail LLM en production.


Selon votre stack, je peux aider à évaluer et surveiller :


  • Fidélité et hallucinations
  • Pertinence des réponses
  • Qualité de la récupération et du RAG
  • Précision des citations
  • Achèvement des tâches par l’agent
  • Utilisation des outils
  • Rappel de mémoire
  • Latence et échecs
  • Régression entre les versions
  • Anomalies en production


Je peux également intégrer l’évaluation dans CI/CD pour que les changements soient automatiquement testés avant d’atteindre la production.


Mes propres systèmes IA incluent l’évaluation automatisée du RAG, la détection d’anomalies ML, le scoring des hallucinations, l’observabilité cloud et la surveillance en production sur AWS, Azure, GCP, Microsoft Fabric, Databricks et Snowflake.


Veuillez me contacter avant de commander afin que je puisse comprendre votre architecture et recommander le bon périmètre.

Découvrez Jeremiah W

Jeremiah W

Solutions Architect

  • DeÉtats-Unis
  • Membre depuisdéc. 2014
  • Temps de réponse moy.18 heures
  • Langues

    Anglais
I build production AI systems that go beyond basic chatbots and demos. My work spans AI agents, RAG, automated evaluation, LLM observability, multi-cloud infrastructure, autonomous content systems, AI video pipelines, and data platforms. I’ve built AI solutions across AWS Bedrock, Azure AI Foundry, Google Cloud Vertex AI, Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake, Anthropic, and custom full-stack applications. My focus is turning AI concepts into working systems that can be deployed, evaluated, monitored, and improved in production.

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