J'auditerai et optimiserai votre pipeline RAG pour une meilleure récupération

Votre pipeline RAG récupère de mauvais morceaux et votre LLM hallucine. Le problème ne vient pas du modèle. C'est la récupération.

J'optimise les systèmes RAG avec plus de 9 ans d'expérience en ingénierie de la pertinence de recherche. La plupart des échecs RAG proviennent de la récupération, et je les corrige à la source.

Ce que je corrige :

- Stratégies de découpage peu efficaces qui fragmentent le contexte

- Mauvaise sélection du modèle d'embedding

- Absence d'étape de reranking

- Recherche hybride absente (mots-clés + vecteurs combinés)

- Absence de métriques d'évaluation de la récupération

Ce que vous obtenez :

- Évaluation de la qualité de récupération avec des métriques avant/après

- Optimisation de la stratégie de découpage pour vos données

- Évaluation et recommandation du modèle d'embedding

- Mise en place du pipeline de reranking (cross-encoder ou ColBERT)

- Mise en œuvre de la recherche hybride (BM25 + vecteur + RRF)

- Cadre d’évaluation (précision, rappel, NDCG, MRR)

Je travaille avec n’importe quelle stack : LangChain, LlamaIndex, pipelines personnalisés. Magasins de vecteurs : Elasticsearch, OpenSearch, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Meilisearch, pgvector.

Ce n’est pas un service de création de chatbot. Je corrige la qualité de récupération pour que votre LLM cesse d’halluciner.

Contactez-moi avec votre stack actuelle, le type de données, et les problèmes que vous rencontrez avant de commander.