Je vais corriger, évaluer et optimiser votre application rag ou llm pour la précision et le coût
À propos de ce service
Traduction automatique
Votre application AI fonctionne dans la démo mais échoue avec de vrais utilisateurs : réponses incorrectes, hallucinations, réponses lentes, factures API surprenantes. Je vais découvrir pourquoi et la réparer.
Corrections courantes :
- Mauvaise récupération : découpage, embeddings, recherche hybride, reranking
- Hallucinations : ancrage, citations, comportement de refus
- Problèmes de prompt et de sortie structurée (JSON qui casse)
- Latence : streaming, mise en cache, modèles plus petits là où ils sont suffisants
- Coût : budgets de tokens, routage de modèles, mise en cache des prompts
- Pas d’évaluations : je mets en place un ensemble de tests pour que vous mesuriez la qualité au lieu de deviner
Compatible avec LangChain, LlamaIndex, SDKs OpenAI/Claude bruts, Vercel AI SDK, AWS Bedrock et n8n.
Pourquoi moi : En tant que manager en ingénierie dirigeant des initiatives AI, j’ai déployé des pipelines RAG en production et des agents de revue AI, et je m’intéresse aux aspects peu glamour : évaluations, cas d’échec et coût par requête.
Contactez-moi avec votre stack et 3 à 5 exemples de mauvaises sorties.
Découvrez Pulkit V.
Engineering Manager building production RAG and AI agents
- DeInde
- Membre depuisjuin 2017
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Hindi, Anglais
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FAQ
Traduction automatique
Avez-vous besoin d'accéder à mon code ?
L’accès en lecture au dépôt est idéal. Pour le package Audit, des extraits de code plus un partage d’écran fonctionnent aussi.
Allez-vous tout réécrire ?
Non. Je fais le plus petit changement qui résout le problème, et j’explique pourquoi.
Comment savoir si cela a réellement amélioré ?
Les versions Standard et Premium incluent des chiffres avant/après sur un ensemble de tests : précision, latence et coût par requête.

