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Je vais évaluer votre application rag ou llm avec ragas et deepeval
Hilal A.
À propos de ce service
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Votre application RAG ou LLM produit-elle des réponses non pertinentes, incohérentes ou non étayées ?
Je vais évaluer votre application existante, identifier ses points faibles et fournir des recommandations concrètes pour l’améliorer.
Selon le forfait choisi, l’évaluation peut couvrir :
- la qualité de la récupération
- la pertinence du contexte
- la pertinence des réponses
- la fidélité et l’ancrage
- les risques d’hallucinations
- le comportement du prompt
- la gestion du contexte insuffisant
- les schémas de défaillance récurrents
- les métriques Ragas ou DeepEval
- les améliorations techniques prioritaires
Vous recevrez plus qu’une simple liste de scores. Je vous expliquerai les problèmes observés, leurs causes possibles et les étapes suivantes recommandées.
Je travaille avec des systèmes RAG et LLM basés sur Python utilisant LangChain, LangGraph, Qdrant, ChromaDB, FAISS, Langfuse, Ragas et DeepEval.
Ce service évalue une application existante. Créer un nouveau système RAG ou effectuer des changements architecturaux majeurs nécessite une commande séparée.
Veuillez me contacter avant de commander et partager votre architecture, vos données de test disponibles et les problèmes actuels.
Découvrez Hilal A.
Hilal A.
AI Engineer for RAG AI Agents and MLOps
- DeTurquie
- Membre depuisnov. 2024
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Turc, Anglais
Hi, I'm Hilal, an AI/ML Engineer specializing in RAG, AI agents, LLM applications and MLOps. I build reliable AI systems with Python, FastAPI, LangGraph, LangChain, Qdrant, Docker and Kubernetes. I can help with RAG pipelines, multi-agent workflows, LLM integrations, evaluation, observability, API development, deployment and data pipeline optimization. I focus on maintainable code, clear documentation and practical solutions that work beyond the prototype stage. Message me to discuss your project.
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FAQ
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De quoi avez-vous besoin pour évaluer ma candidature ?
J'ai besoin d'une description de l'application, de son comportement attendu, des requêtes représentatives et d'un accès au code pertinent, à l'API, à l'environnement de test ou aux résultats exportés de requête-contexte-réponse.
Pouvez-vous évaluer mon système sans accès à la production ?
Oui. Je peux travailler avec un dépôt local, une archive source, une API de test, un environnement de développement ou des échantillons d'évaluation exportés.
Qu'est-ce qu'un cas de test ?
Un cas de test inclut généralement une requête utilisateur, le contexte récupéré, la réponse générée et, lorsque c'est disponible, le comportement attendu ou la réponse de référence.
Pouvez-vous créer le jeu de données d'évaluation ?
Les versions Standard et Premium peuvent inclure un jeu de données structuré basé sur les exemples et le comportement attendu fournis par le client.
Allez-vous utiliser Ragas ou DeepEval ?
Oui, lorsque les données de l'application et la portée de l'évaluation sont appropriées. Toutes les métriques ne conviennent pas à tous les systèmes, donc l'ensemble final de métriques est choisi en fonction du cas d'utilisation.
Allez-vous corriger chaque problème que vous identifiez ?
Non. Les offres Basic et Standard se concentrent sur l’évaluation et les recommandations. La formule Premium inclut uniquement de petites améliorations convenues à l’avance. Les travaux de mise en œuvre importants nécessitent une offre personnalisée.
Pouvez-vous garantir une amélioration spécifique du score ?
Non. Les résultats dépendent des données, de l’architecture de récupération, des modèles et des modifications autorisées. Je ne garantis pas une amélioration numérique précise.
Pouvez-vous garantir que le système sera sans hallucinations ?
Aucun système LLM ne peut être garanti totalement sans hallucinations. L’évaluation peut identifier des réponses non supportées et recommander des contrôles pour réduire le risque.
Pouvez-vous évaluer une application agentique ?
Oui. La portée du package dépend du nombre d’agents, d’outils et de composants LLM inclus dans la demande.
