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Je vais réparer votre chatbot RAG, OpenAI et les erreurs de récupération vectorielle
Lukicha.
À propos de ce service
Traduction automatique
Votre chatbot RAG hallucine-t-il, oublie-t-il des faits évidents ou dit-il « je n'ai pas d'information à ce sujet » alors que les réponses sont clairement dans votre documentation ?
La plupart des échecs RAG ne sont pas dus au modèle, mais résultent de tailles de chunks inadéquates, de l'absence de chevauchement de tokens, de décalages de dimensions d'embedding, de seuils de similarité faibles ou de prompts système trop restrictifs.
Je vais inspecter, déboguer et réparer votre pipeline de récupération Python, LangChain, OpenAI et Vector DB (Pinecone / ChromaDB) pour que votre chatbot fournisse des réponses fondées et précises.
Ce que je peux corriger pour vous : faible précision de récupération (ajustement de la taille des chunks, chevauchement et filtrage des métadonnées) chatbot refusant de répondre malgré l'indexation des documents sources réduction des hallucinations via un prompt strict et injection de contexte source bugs d'intégration Python dans l'API OpenAI, LangChain et les magasins vectoriels
Limites du scope : axé sur la logique de récupération existante en Python et backend IA. Exclu : développement complet de l'interface frontend, déploiement web et migrations de bases de données à grande échelle.
Veuillez m'envoyer un message avant de commander avec une brève description de votre problème pour que je puisse confirmer le périmètre !
Découvrez Lukicha.
Lukicha.
Python and AI Developer, RAG, LLM and API Specialist
- DeGéorgie
- Membre depuisoct. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais
Hi, I'm Luka! I am a CS student and developer specializing in Python, LLM APIs, and RAG architectures.
I help businesses and developers fix broken AI workflows:
• Debug RAG retrieval (chunking, embeddings, top-k tuning)
• Fix malformed JSON outputs using Pydantic schemas
• Resolve Python API, webhook, and Vector DB errors
Clean, documented code and fast delivery guaranteed. Message me anytime!
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Que dois-je fournir avant que vous puissiez commencer ?
Veuillez fournir l’accès à votre script Python, votre notebook Jupyter ou votre dépôt GitHub, un échantillon représentatif de vos documents sources (PDF, TXT ou Markdown), et 3 à 5 requêtes spécifiques où votre chatbot donne actuellement des réponses erronées, incomplètes ou vides.
Quels bases de données vectorielles et frameworks supportez-vous ?
Je supporte Pinecone, ChromaDB, et des magasins vectoriels locaux légers, intégrés avec Python via LangChain, LlamaIndex, et les API OpenAI ou Gemini.
Comment vérifiez-vous et prouvez que le problème de récupération est résolu ?
Je teste le pipeline mis à jour directement contre vos requêtes défaillantes pour confirmer que les chunks pertinents sont récupérés et que les réponses sont strictement basées sur votre contexte. Avec un code propre, je fournis un résumé clair expliquant la cause racine et la façon dont elle a été corrigée.
Construisez-vous le widget de chat frontend ou gérez-vous le déploiement serveur ?
Non. Ce service est strictement dédié à la réparation et à l’optimisation du pipeline de récupération IA backend, de la logique d’embedding, du chunking et du prompt grounding. La conception de l’UI frontend, l’hébergement en production et les migrations de bases de données sont exclues pour garantir une livraison rapide et un périmètre précis.
Et si mes données sont confidentielles ?
Vous n’avez pas besoin de partager des fichiers sensibles ou propriétaires. Vous pouvez fournir un échantillon anonymisé ou des documents fictifs formatés avec la même structure (en-têtes, tableaux, paragraphes) que vos données originales.
