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Je vais auditer et améliorer votre système de récupération rag
Christopher O
À propos de ce service
Traduction automatique
Votre système RAG renvoie des réponses, mais savez-vous s'il récupère les bonnes preuves ?
J'audite et améliore les systèmes de récupération existants en utilisant une évaluation mesurable plutôt que des suppositions. Je peux examiner l'ingestion, les limites de segments, les métadonnées, les filtres, la recherche dense ou hybride, le reranking, l'assemblage de contexte, les citations, la latence et le coût.
Selon le package, vous recevez :
- Un jeu de données d'évaluation représentatif
- Des métriques de récupération lorsque les étiquettes disponibles les supportent
- Vérifications de citation et de couverture des sources
- Analyse des échecs par type de requête
- Mesures de coût et de latence
- Modifications ciblées de l'implémentation et tests de régression
- Un rapport reproductible avant/après
J'ai construit un moteur de récupération hybride à partir de zéro sans base de données vectorielle hébergée, donc je comprends la récupération en dessous du niveau du framework.
Ce service concerne un système RAG, de recherche sémantique ou de récupération de documents existant. Ce n'est pas une création de chatbot générique. Les résultats dépendent de votre corpus, de vos étiquettes, de vos modèles et de votre infrastructure ; je fournis des résultats mesurés et des compromis, pas une précision garantie.
Contactez-moi avec votre stack et la portée approximative de votre corpus avant de commander.
Découvrez Christopher O
Christopher O
Software engineer: AI systems, MCPs, public safety software
- DeÉtats-Unis
- Membre depuisdéc. 2014
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais
I build AI systems that run in production, not demos that work once.
Sixteen years in enterprise IT, security operations, and observability engineering. I have been a volunteer firefighter and EMR since 2019 and build software for emergency services, so I take reliability seriously.
I work on retrieval systems, agent architectures, and MCP servers. I built a hybrid retrieval engine from scratch, with no hosted vector database.
You get architecture you can read, tests that prove it works, and cost analysis before you commit to a model. I work async and am direct about scope.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Construisez-vous un nouveau chatbot ou une application RAG à partir de zéro ?
Non. Ce service audite et améliore une pipeline de récupération existante. La création d'une nouvelle application nécessite une offre personnalisée.
Quels systèmes de récupération pouvez-vous examiner ?
Les pipelines et systèmes personnalisés utilisant des outils tels que LangChain, LlamaIndex, pgvector, Elasticsearch, OpenSearch, Pinecone, Qdrant, Weaviate ou Chroma.
Ai-je déjà besoin d’un jeu de données d’évaluation ?
Non. Je peux en structurer un à partir de questions, documents, logs et échecs connus fournis. Vous devez valider les jugements de pertinence spécifiques au domaine.
Quelles métriques utiliserez-vous ?
Selon les étiquettes et le comportement : Recall@K, Precision@K, MRR, nDCG, couverture des citations, percentiles de latence, et coût estimé par requête.
Pouvez-vous garantir une amélioration de la précision ?
Non. Je fournis des mesures reproductibles, des changements limités et des compromis documentés. Les résultats dépendent du corpus, des modèles, des étiquettes et de l'infrastructure.
Qu'est-ce qu'une zone d'amélioration ?
Une zone limitée comme le découpage, le traitement des requêtes, la stratégie de récupération, le filtrage par métadonnées, le reranking, l'assemblage de contexte ou la validation des citations.
Pouvez-vous travailler avec des données confidentielles ?
Oui, lorsque l'accès est sécurisé et légal. Utilisez des échantillons nettoyés ou un accès à un dépôt approuvé. Ne transmettez jamais de secrets de production ou de dossiers réglementés via le chat Fiverr.
