Je vais auditer votre pipeline rag et corriger pourquoi la récupération renvoie de mauvaises réponses

Votre application RAG répond avec confiance alors qu'elle se trompe. Vous avez essayé un modèle plus grand et un meilleur prompt, mais cela n'a pas aidé — car le problème est presque toujours lié au modèle. En réalité, la récupération a fourni au modèle les mauvais trois paragraphes, et rien dans votre pipeline ne l'a remarqué.

Je localise où cela se produit et je vous indique ce qu'il faut changer.

J'ai construit une pipeline RAG corrective sous forme de machine d'état LangGraph qui évalue sa propre récupération et refuse de répondre avec un contexte faible, et je déploie des services LLM dans des backends de production pour une banque d'investissement américaine et un fournisseur d'assurance américain.

CE QUE VOUS OBTENEZ

Un rapport écrit identifiant la véritable cause de l'échec — stratégie de découpage, modèle d'embedding, profondeur de récupération, absence de reranking ou inadéquation de la formulation de la requête — avec des solutions classées par effort par rapport à leur impact. Ce n'est pas une simple liste de contrôle. C'est un diagnostic de votre pipeline. Plus un appel en direct pour vous l'expliquer.

CE QUE JE VOUS DEMANDE

Accès au dépôt ou au code de récupération, votre configuration de découpage et d'embedding, et 10 à 20 questions réelles où les réponses sont incorrectes.