Vou consertar as alucinações, buscas e respostas erradas do chatbot rag

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am1ne_ai
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Amine E.
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fix rag chatbot hallucinations, retrieval and wrong answers
Tela Inteira
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Sobre este Serviço

Tradução automática

Seu chatbot RAG está tendo alucinações, buscando trechos errados, perdendo IDs exatos ou dando respostas que você não pode confiar?


Eu depuro sistemas RAG existentes reproduzindo a falha e rastreando até o estágio que realmente causa o problema, seja recuperação, classificação, metadados, construção de contexto, reescrita de follow-up, grounding, citações ou comportamento da resposta.


Dependendo do seu pacote, posso:

  • reproduzir e diagnosticar seus exemplos que estão falhando
  • inspecionar as evidências de recuperação/contexto disponíveis
  • adicionar visibilidade diagnóstica leve quando necessário
  • corrigir a falha RAG combinada
  • rerexecutar os mesmos exemplos após a mudança
  • documentar os problemas restantes e os passos de rollback


Não assumo que todo problema de RAG seja uma questão de prompt. Se os dados disponíveis do sistema não puderem provar a causa, identifico as evidências faltantes ao invés de adivinhar.


Python/FastAPI, Node.js/TypeScript, LangChain/custom RAG, Pinecone, PostgreSQL, pgvector, OpenAI e Gemini.


Envie-me 3-5 exemplos de respostas erradas e sua stack antes de fazer o pedido.

  • AI engine

    • ChatGPT
    • Claude
    • Gemini

  • Ferramentas e estruturas

    • LangChain
    • LlamaIndex
    • OpenAI Agents SDK

  • Tipo de solução de IA

    • Chatbots de IA
    • Sistema RAG
    • Assistente de IA
    • Ferramenta interna de IA

  • Finalidade

    • Suporte ao cliente
    • Assistência em vendas
    • Gestão do conhecimento
    • Atendimento ao cliente
    • Produtividade dos colaboradores
    • Operações internas

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.

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