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Je vais tester et améliorer la précision de votre pipeline rag
Mazu
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À propos de ce service
Traduction automatique
Votre LLM peut sembler sûr de lui. Mais est-il réellement correct ?
J’évalue et compare votre système LLM ou RAG pour la précision,
le taux d’hallucination et la qualité des réponses.
CE QUE JE MESURE :
Précision La réponse de l’IA est-elle correcte ?
Fidélité Les réponses sont-elles basées sur les données sources ?
Pertinence Répond-elle réellement à la question ?
Taux d’hallucination À quelle fréquence invente-t-elle des choses ?
Précision du contexte La bonne information est-elle récupérée ?
Latence & coût Quelle est la rapidité et le coût par requête ?
FORMULES :
BASIQUE (100 $) Test de précision de base, vérification d’hallucination,
rapport rapide
STANDARD (250 $) Évaluation complète RAGAS, fidélité,
pertinence, rapport détaillé
PREMIUM (400 $) Suite complète de benchmarks, intégration CI/CD,
re-test, plan d’optimisation
️ OUTILS : RAGAS, DeepEval, TruLens, scripts d’évaluation Python personnalisés,
LLM-en-jugement
️ POURQUOI CELA EST IMPORTANT :
Les hallucinations détruisent la confiance des utilisateurs instantanément
Une mauvaise récupération RAG gaspille plus de 60 % de votre budget token
Les investisseurs exigent des benchmarks de précision avant de financer
Vous ne pouvez pas améliorer ce que vous ne mesurez pas
Contactez-moi avant de commander pour une évaluation initiale gratuite.
Limité : 15 clients par mois.
Découvrez Mazu
Mazu
"I Protect Your AI From Security Risks, Bias Compliance Failures"
- DePakistan
- Membre depuisnov. 2025
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Ourdou, Anglais
I'm an AI Security & Trust Engineer passionate about making
AI safe, reliable, and legally compliant. I help businesses
deploy production-ready AI systems that don't hallucinate,
leak data, or fail audits.
My work spans AI red teaming, building LLM guardrails,
evaluating agents, developing custom RAG pipelines, and
creating EU AI Act/NIST compliance documentation.
I use tools like LangChain, RAGAS, PyRIT, Pinecone, and
LlamaGuard to ensure your AI is secure, accurate, and ready
for enterprise.
Message me to discuss your project.
Traduction automatique
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quelle est la différence entre cela et Red Teaming ?
Le Red Teaming teste les vulnérabilités de sécurité (attaques, injections). Ce service teste la qualité (précision, hallucinations, pertinence).
Qu’est-ce que RAGAS ?
RAGAS est le cadre de référence standard de l’industrie pour évaluer les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation). Il mesure la fidélité, la pertinence des réponses et la précision du contexte.
Testez-vous des modèles fine-tunés personnalisés ?
Oui. Je peux évaluer GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA, Mistral, et tout modèle fine-tuné personnalisé.
Combien de requêtes de test effectuez-vous ?
Basique : 50 requêtes. Standard : 200 requêtes. Premium : plus de 500 requêtes avec un jeu de données d’évaluation personnalisé.
Qu’est-ce que "LLM-as-a-Judge" ?
C’est une technique où un LLM très fiable (comme GPT-4) évalue les réponses de votre modèle selon une grille. C’est la norme dans l’industrie pour l’évaluation automatisée.
Pouvez-vous tester la qualité de récupération de mon système RAG ?
Oui. Je mesure la précision du contexte (a-t-il trouvé les bons documents ?) et le rappel du contexte (a-t-il manqué quelque chose d’important ?).
Quels livrables vais-je recevoir ?
Un rapport PDF professionnel avec scores métriques, comparaisons de benchmarks, analyse d’hallucinations et recommandations d’amélioration prioritaires.
Configurez-vous des tests automatisés ?
Le package Premium inclut la mise en place d’un pipeline d’évaluation CI/CD utilisant GitHub Actions + DeepEval/RAGAS qui s’exécute automatiquement à chaque changement de code.
Comment savoir si mon taux d’hallucination est acceptable ?
La norme de l’industrie est inférieure à 5 % pour les systèmes en production. Je comparerai vos résultats aux standards du secteur et vous indiquerai votre position exacte.
De quoi avez-vous besoin pour commencer ?
Accès à votre système LLM/RAG (URL, API ou dépôt), description de son cas d’utilisation, et tout jeu de données de test existant si vous en avez.
