Eu vou construir um harness de avaliação de llm, testes de regressão e proteções contra alucinações

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Majhar
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Sobre este Serviço

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Se você não consegue medir seu recurso de IA, você está entregando por vibes.


Eu administrava a camada de sistemas de IA em um produto de crédito ao consumidor em produção: prompts mantidos como artefatos versionados, respostas limitadas a schemas e validadas na fronteira, checagens de grounding rastreando as afirmações até os registros de fonte, e um conjunto de regressão rodando contra cada prompt e mudança de modelo com saídas amostradas e avaliadas manualmente.

O QUE EU CONSTRÓI PARA VOCÊ
Um harness de avaliação conectado à sua linha de produção real, não um notebook
Um conjunto de regressão construído a partir do seu tráfego real e dos seus edge cases
Avaliação automática: validade de schema, fundamentação, sucesso de tarefa, recusas
Integração com CI, para que nenhuma mudança de prompt ou de modelo seja entregue sem ser medida
Checagens de grounding e de citação que detectam fatos inventados
Esquemas de saída com validação, tentativas e cadeias de fallback
Uma fila de amostragem para revisão humana do que a automação não consegue pontuar
Monitoramento de drift para quando um provedor atualiza o modelo sob você

O QUE VOCÊ TEM
Uma linha de base para apontar e um número que se altera quando você muda algo.

Isso é engenharia, não certificação. Eu mensuro e endureço. Não posso prometer que um modelo nunca erra, e ninguém honesto fará.

Conheça mais sobre Majhar

Majhar

Senior Software Engineer

5,0(8)
  • A partir deBangladesh
  • Membro desdejul. de 2017
  • Última entrega2 anos
  • Idiomas

    Bengali, Inglês
Senior Software Engineer with 7+ years of experience designing scalable systems and leading development teams. Strong background in FinTech platforms, secure transaction systems, and high-performance backend architecture. Skilled in PHP, Laravel, Node.js, NestJS, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, AWS, and DigitalOcean. I build reliable APIs, SaaS backends, and production-ready cloud systems focused on performance, security, and long-term scalability.

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