Je vais corriger, optimiser et améliorer le chatbot rag

Votre chatbot RAG récupère-t-il des preuves faibles, ne parvient-il pas à rechercher avec précision sur un site non-PA ou même une base de données personnelle ? Retourne-t-il des résultats en double ? Ne présente-t-il pas les résultats dans l’ordre du plus pertinent au moins pertinent ?

J’identifie, corrige et optimise les chatbots RAG existants qui manquent des parties importantes, affaiblissent les preuves, retournent des doublons ou ne parviennent pas à rechercher efficacement.

J’analyse l’entrée, la segmentation, les métadonnées, la recherche lexicale et la revue, l’intégration hybride, le classement, le contexte, la cartographie provinciale et le comportement en cas de preuve insuffisante. Vous fournissez des cas de test reproductibles, des résultats prioritaires et des comparaisons avant-après claires. La version standard et Premium inclut les modifications de code convenues.

Mon support de récupération en production combine la recherche en texte intégral et sémantique avec une intégration de classement pondérée, la déduplication des sources, la lecture des preuves, la mise en cache et la vérification de régression. Si nécessaire, je peux effectuer la récupération avec un pipeline de test. Je mesure la précision de la récupération, pas seulement sa rapidité.

Je travaille avec Python ou JavaScript, les API REST, FastAPI, Cloudflare Workers, PostgreSQL pgvector, Qdrant, SQLite FTS5 et des stacks similaires.