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Je vais évaluer votre application rag en utilisant ragas
Jay Telgote
À propos de ce service
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Vous souhaitez optimiser votre application AI ou corriger des résultats inexacts ? Une application RAG mal ajustée entraîne des coûts élevés, une latence lente et de graves problèmes de hallucination LLM. Je propose des services d’évaluation RAG et de test AI pour garantir que votre pipeline de production fournit des réponses précises et adaptées au contexte.
En utilisant des frameworks standards comme Ragas, TruLens et DeepEval, je réalise une évaluation RAG complète de votre système. J’analyse l’ensemble du pipeline LangChain ou LlamaIndex, en mesurant des indicateurs clés : pertinence du contexte, fidélité (vérification des hallucinations) et pertinence des réponses.
Ce que vous obtiendrez :
- Un rapport complet sur la performance RAG
- Une évaluation approfondie de la précision de récupération de votre base de données vectorielle
- Une génération automatisée de données de test synthétiques pour des tests de stress
- Des stratégies claires et concrètes pour l’optimisation AI : découpage, embeddings et ingénierie des prompts
Arrêtez de deviner pourquoi votre application LLM ne fonctionne pas comme prévu. Benchmarkez votre système, réduisez vos coûts en tokens et gagnez la confiance des utilisateurs avec une solution fiable et prête pour la production.
Découvrez Jay Telgote
Jay Telgote
AI Specialist
- DeInde
- Membre depuisjuil. 2022
Langues
Anglais, Hindi
AI/ML Specialist, specializing in advanced AI solutions, focusing on retrieval augmented generation (RAG) and natural language processing (NLP).
Proficient in building and training AI models, fine-tuning large language models, and developing predictive models.
Core skills include Python, Elasticsearch, Neo4j, and Langchain, applied to create innovative data-driven applications that drive impactful results.
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FAQ
Traduction automatique
Quels indicateurs utilisez-vous pour évaluer l'application RAG ?
Je mesure la triade RAG : la pertinence du contexte (précision de la récupération), la fidélité (vérification des hallucinations) et la pertinence de la réponse (utilité). J’évalue également le rappel du contexte, la précision et la latence en utilisant des frameworks comme Ragas ou TruLens.
Dois-je partager mon code source ou mes données ?
Pour la formule Basic, il suffit d’envoyer un CSV/JSON avec les requêtes et les réponses. Pour la formule Standard/Premium, examiner votre logique de récupération permet d’obtenir des insights plus approfondis. Je suis ouvert à signer un NDA, ou vous pouvez partager des données et du code anonymisés ou simulés.
Allez-vous corriger les problèmes que vous découvrez ?
Ce service se concentre sur le diagnostic des goulets d’étranglement (comme un découpage pauvre ou des embeddings faibles) et la fourniture d’un plan d’optimisation. Je peux réaliser les corrections et ajustements de code en tant que service supplémentaire personnalisé.
Quels frameworks prenez-vous en charge ?
J’évalue les applications RAG construites sur n’importe quelle stack, y compris des configurations Python personnalisées, LangChain, LlamaIndex ou des plateformes d’entreprise. L’analyse fonctionne quel que soit votre choix spécifique de base de données vectorielle ou de LLM.
Qu’est-ce que la génération de données de test synthétiques ?
Si vous ne disposez pas de requêtes utilisateur, j’utilise vos documents sources pour générer automatiquement des centaines de questions de test réalistes et leurs réponses de référence. Cela nous permet de tester en profondeur votre pipeline RAG.
