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Je vais corriger les hallucinations dans votre chatbot rag
Hamza Chohan
À propos de ce service
Traduction automatique
Votre chatbot RAG invente des choses ? Donne de mauvaises réponses à partir de vos propres documents ? Je vais déterminer exactement pourquoi et le corriger.
La plupart des chatbots RAG échouent pour les mêmes raisons facilement réparables : mauvais découpage des documents, récupération faible, prompts bâclés ou absence d’évaluation. Je vérifie ces quatre points et je corrige l’ingénierie sous-jacente, pas seulement les prompts.
Ce que vous obtenez :
- Audit approfondi de votre pipeline de récupération, stratégie de découpage, prompts et configuration de la base vectorielle
- Ensemble de questions réelles, évaluées pour leur précision avant et après, avec résultats chiffrés
- Corrections spécifiques mises en place (Standard et Premium)
- Rapport écrit que vous pouvez remettre à n’importe quel développeur
Pourquoi moi : ingénieur backend avec plus de 4,5 ans d’expérience dans des systèmes en production. Je reconstruis les pipelines ; je ne me contente pas de reformuler les prompts.
Contactez-moi avant de commander pour décrire ce qui ne va pas, je vous dirai honnêtement si c’est réparable.
Découvrez Hamza Chohan
Hamza Chohan
AI Agent Developer for RAG Chatbots and Business Automation
- DePakistan
- Membre depuissept. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Ourdou, Anglais
Backend engineer (4.5+ yrs) building production-grade AI agents, not demos. I build RAG chatbots trained on your documents, multi-agent systems (LangGraph, CrewAI), n8n business automation, and voice AI agents (Vapi + Twilio) - all wired into your real systems: CRM, databases, booking. Stack: Python, LangChain, OpenAI, FastAPI, .NET, SQL, Twilio. 4.5+ yrs in healthcare software - I understand data privacy and production systems. Every order: clean source code, setup docs, walkthrough video. Message me before ordering.
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Qu’est-ce qui cause les hallucinations dans un chatbot RAG ?
Généralement un mauvais découpage des documents, la récupération des mauvais documents ou des prompts qui laissent le modèle deviner au lieu de dire « je ne sais pas ». Mon audit identifie précisément celui qui échoue dans votre configuration.
De quoi as-tu besoin de moi pour commencer ?
Accès à votre code ou description de votre stack (framework, base vectorielle, LLM), plus 5 à 10 questions d’exemple où le chatbot a donné de mauvaises réponses.
Pouvez-vous réparer un chatbot construit par quelqu’un d’autre ?
Oui — c’est tout l’intérêt de ce service. Je travaille avec n’importe quelle stack : LangChain, LlamaIndex ou pipelines entièrement personnalisés.
Comment prouver que le chatbot est réparé ?
Je crée un ensemble de tests à partir de vos questions réelles et j’évalue la précision avant et après. Vous voyez les chiffres, pas seulement des promesses.
Mon chatbot n’est pas RAG — pouvez-vous quand même aider ?
Contactez-moi d’abord en décrivant votre configuration. Si c’est réparable, je vous indiquerai le package adapté. Si je ne peux pas aider, je vous le dirai honnêtement.
