Ver categorias
Explorar
Fiverr Pro
Português
$
USD
Vou construir uma estrutura de avaliação de LLM para seu agente de IA ou chatbot
Akash L
Sobre este Serviço
Tradução automática
A maioria dos agentes de IA vem sem nenhuma referência. Você altera um prompt, troca um modelo, adiciona uma ferramenta, e ninguém consegue dizer se melhorou ou piorou silenciosamente.
Eu crio a estrutura de avaliação que responde a isso.
Sou engenheiro de IA com 4 anos de experiência em produção. Fui o único autor do agente conversacional por trás do assistente integrado de uma plataforma de cadeia de suprimentos dos EUA, uma pipeline multi-agente LangGraph sobre uma superfície de ferramenta de 125 parâmetros, e criei sua camada de validação de três passagens: 38 campos verificados por enumeração, correção de valores baseada em LLM e uma passagem de alucinação.
O QUE VOCÊ RECEBE
- Um conjunto de testes criado a partir do seu tráfego real ou sua especificação
- Métricas que se encaixam no seu caso de uso: correspondência exata, similaridade semântica, fidelidade, precisão na chamada de ferramenta, latência e custo
- Pontuação com IA como juiz usando rubricas calibradas
- Um comando que executa a suíte e gera um relatório pontuado
- Bases de regressão para comparar qualquer duas versões
- Gating opcional de CI para que um prompt ruim nunca chegue à produção
Pilha: Python, pytest, LangChain, LangGraph, OpenAI, Anthropic, Llama, Ragas, DeepEval, MLflow.
Conte-me o que seu agente faz e eu te direi o que eu mediria.
Conheça mais sobre Akash L
Akash L
AI Engineer, LLM Agents, RAG and MLOps
- A partir deÍndia
- Membro desdemar. de 2020
Idiomas
Tâmil, Inglês
AI engineer with 4 years building LLM systems that run in production, not just demos.
I was sole author of a multi-agent LangGraph assistant for a US supply-chain platform. Plain-English questions turned into validated calls across a 125-parameter tool surface. It survived a re-platform and still runs today.
I build the unglamorous parts too: RAG pipelines, tool schemas, validation that degrades gracefully instead of crashing, and eval harnesses that catch regressions before your users do.
Python, LangGraph, LangChain, RAG, FastAPI, AWS.
Tell me what you are building.
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
Não tenho um conjunto de testes. Você ainda pode ajudar?
Sim. A maioria dos clientes não tem. Eu crio um a partir dos seus logs de produção, seus documentos ou uma especificação do que o agente deve fazer, e mostro os casos antes de pontuar qualquer coisa.
Preciso dar acesso ao meu código?
Não. A estrutura pode rodar contra um endpoint de API ou uma camada fina que você fornecer. O acesso ao repositório ajuda apenas se você quiser que o gating de CI seja integrado diretamente. Eu assino um NDA mediante solicitação.
Quais frameworks e modelos você suporta?
LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI ou um aplicativo Python simples, rodando na OpenAI, Anthropic, Llama ou qualquer modelo por trás de uma API. Se aceita texto de entrada e fornece texto ou chamadas de ferramenta, eu posso pontuar.
