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Vou consertar e melhorar a precisão do seu chatbot rag
Amine E.
Sobre este Serviço
Tradução automática
Seu chatbot RAG está dando respostas erradas, faltando a evidência correta ou parecendo confiante quando a fonte não apoia isso?
Eu testo sistematicamente o caminho desde a pergunta -> recuperação -> contexto -> resposta -> citação.
Primeiro, verifico o que seu sistema realmente consegue medir. Depois, construo uma linha de base, identifico a primeira etapa que falha, aplico a melhoria acordada e executo novamente os mesmos casos de teste.
Você pode receber:
- verificação de prontidão para avaliação e cartão de pontuação de linha de base
- diagnóstico de recuperação, fundamentação, citação e acompanhamento
- correções de código/configuração específicas
- resultados antes/depois e análise de regressão
- orientação para rollback e transferência técnica
Em uma auditoria prática independente de 50 casos do SourceChat, 39/50 respostas finais estavam corretas. Nos mesmos 45 casos respondíveis, respostas totalmente corretas melhoraram de 26/45 para 34/45 e a recuperação de ID exato atingiu 8/8 sem reconstruir o índice existente de 10.736 pedaços.
Python/FastAPI, Node.js/TypeScript, LangChain/custom RAG, Pinecone, pgvector, OpenAI e Gemini.
Envie uma mensagem antes de fazer seu pedido com sua stack e 3 exemplos que falharam.
Conheça mais sobre Amine E.
Amine E.
RAG and Full Stack AI Developer
- A partir deMarrocos
- Membro desdeago. de 2026
Idiomas
Árabe, Inglês, Francês
I build grounded AI assistants and RAG chatbots that turn PDFs, manuals, SOPs, policies, and internal knowledge into reliable answers with source citations.
I focus on retrieval quality, document ingestion, exact identifiers, insufficient-evidence handling, and clean web chat experiences.
I’ve built SourceChat, a working multi-format document RAG app, plus a technical knowledge assistant using hybrid vector + full-text retrieval.
My stack includes Node.js/NestJS, React, OpenAI, Gemini, PostgreSQL/pgvector, Pinecone, and LangChain.
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Preciso de um chatbot RAG já existente?
Sim. Este serviço é principalmente para diagnosticar e melhorar um chatbot RAG ou pipeline de recuperação já existente. Se você precisa de um assistente RAG novo, criado do zero, use um dos meus gigs de desenvolvimento RAG.
Você pode garantir zero alucinações?
Nenhum sistema RAG responsável pode garantir que um LLM nunca produzirá uma resposta incorreta. Meu foco é melhorar recuperação, alinhamento, citações e comportamento de evidências insuficientes, além de medir o sistema com perguntas de teste.
Quais problemas de RAG você pode investigar?
Exemplos incluem recuperação irrelevante, documentos ausentes, mau chunking, filtros de metadados, identificação exata não encontrada, construção de contexto pobre, problemas de citação e respostas não suportadas.
Com quais tecnologias você trabalha?
Minha stack principal é Node.js/TypeScript, LangChain, PostgreSQL/pgvector e OpenAI. Também posso revisar arquiteturas RAG personalizadas, desde que o código e os componentes estejam acessíveis.
O que você precisa de mim?
Preciso de uma descrição do problema, sua arquitetura ou repositório atual, exemplos de documentos/dados se necessário, e exemplos de perguntas onde o sistema apresenta respostas incorretas.
Você vai medir melhorias?
Os pacotes Padrão e Premium podem incluir um conjunto de avaliação e testes de antes e depois, para que as melhorias sejam baseadas em casos de teste reais, e não em impressões subjetivas.
Você pode implementar busca híbrida?
Sim, quando for adequado para o problema. Isso pode combinar recuperação semântica com busca por palavra-chave ou busca de texto completo, especialmente quando os usuários precisam de busca em linguagem natural e IDs exatos.
