Eu vou gerar um conjunto de dados de avaliação QA de alta qualidade para seu sistema RAG

Pare de gastar semanas escrevendo manualmente conjuntos de dados de avaliação para seu sistema RAG.

Eu gero conjuntos de dados Q/A de alta fidelidade a partir dos seus próprios documentos PDFs, DOCX ou URLs usando um pipeline de produção baseado nos modelos Claude da Anthropic.

O QUE VOCÊ RECEBE:

- Pares de Q/A validados extraídos dos SEUS documentos

- Cada par filtrado por um juiz de alucinações

- Vários formatos: JSONL, fine-tune do OpenAI, HuggingFace

- Rastreamento completo da proveniência

- Multilíngue (inglês, francês, árabe)

COMO FUNCIONA:

1. Envie seus documentos (PDF, DOCX, lista de URLs)

2. Eu passo eles pelo processo de extrair, dividir, gerar e julgar

3. Você recebe um conjunto de dados limpo e pronto para usar

CASOS DE USO:

- Avaliação de sistema RAG

- Fine-tuning de LLM (OpenAI, Anthropic, HF)

- Treinamento de chatbot específico de domínio

- Criação de benchmarks

POR QUE DIFERENTE:

Saídas brutas de LLM tendem a alucinar e inventar fatos. Meu pipeline usa geração em duas etapas seguida de um juiz de qualidade que rejeita pares não fiéis.

Antes de fazer seu pedido, envie uma mensagem para confirmar se seus documentos são compatíveis.