Vou avaliar e corrigir a precisão na recuperação de alucinações e citações do seu chatbot rag

Seu RAG chatbot está alucinando fatos, faltando citações ou retornando respostas erradas?

Eu crio frameworks de avaliação de LLM e conjuntos de benchmark RAG que medem exatamente onde sua IA está falhando antes que seus usuários percebam.

Entreguei um sistema de benchmark RAG de produção que cobre precisão na recuperação, correção de citações, resistência a alucinações e raciocínio em múltiplas etapas em 10 categorias de avaliação e dezenas de milhares de registros construídos do zero, desde ingestão de PDFs e APIs até um sistema automatizado de pontuação em Python com verdicts de passar/falhar configuráveis.

O que entrego: metodologia de avaliação estruturada, sistema de pontuação automatizado contra sua API de LLM ao vivo, resultados de benchmark em todas as categorias de falha e um relatório claro dizendo exatamente o que você precisa corrigir.

Para quem é isso: equipes se preparando para o lançamento, fundadores em demos para investidores, times de engenharia que precisam de validação independente do RAG e empresas cujo chatbot está no ar, mas não podem confiar totalmente.

Tecnologias: Python, LangChain, API OpenAI, API Anthropic, PostgreSQL, Pandas, parsing de PDF, integração com REST API.

Se seu produto de IA vai ser apresentado a usuários reais, me envie uma mensagem antes.