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Vou testar e melhorar a precisão da sua pipeline de rag
Mazu
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Sobre este Serviço
Tradução automática
Seu LLM pode parecer confiante. Mas será que está realmente correto?
Eu avalio e comparo seu sistema LLM ou RAG por precisão,
taxa de alucinação e qualidade da resposta.
O QUE EU MEDO:
Precisão O AI fornece respostas corretas?
Fidelidade As respostas são fundamentadas nos dados de origem?
Relevância Ela realmente responde à pergunta?
Taxa de alucinação Com que frequência inventa coisas?
Precisão do contexto A informação certa está sendo recuperada?
Latência & Custo Quão rápido e caro por consulta?
PACOTES:
BÁSICO (100 dólares) Teste de precisão principal, verificação de alucinação,
relatório rápido
PADRÃO (250 dólares) Avaliação completa do RAGAS, fidelidade,
relevância, relatório detalhado
PRIME (400 dólares) Suite completa de benchmark, integração CI/CD,
reteste, plano de otimização
️ FERRAMENTAS: RAGAS, DeepEval, TruLens, scripts de avaliação em Python,
LLM como Juiz
️ POR QUE ISSO IMPORTA:
Alucinações destroem a confiança do usuário instantaneamente
Recuperação ruim do RAG desperdiça mais de 60% do seu orçamento de tokens
Investidores exigem benchmarks de precisão antes de investir
Você não consegue melhorar o que não mede
Me envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para uma avaliação inicial gratuita.
Limitado: 15 clientes por mês.
Conheça mais sobre Mazu
Mazu
"I Protect Your AI From Security Risks, Bias Compliance Failures"
- A partir dePaquistão
- Membro desdenov. de 2025
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglês
I'm an AI Security & Trust Engineer passionate about making
AI safe, reliable, and legally compliant. I help businesses
deploy production-ready AI systems that don't hallucinate,
leak data, or fail audits.
My work spans AI red teaming, building LLM guardrails,
evaluating agents, developing custom RAG pipelines, and
creating EU AI Act/NIST compliance documentation.
I use tools like LangChain, RAGAS, PyRIT, Pinecone, and
LlamaGuard to ensure your AI is secure, accurate, and ready
for enterprise.
Message me to discuss your project.
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual a diferença entre isso e Red Teaming?
Red Teaming testa vulnerabilidades de segurança (ataques, injeções). Este serviço avalia a qualidade (precisão, alucinações, relevância).
O que é RAGAS?
RAGAS é a estrutura padrão do setor para avaliar sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation). Mede fidelidade, relevância da resposta e precisão do contexto.
Você testa modelos personalizados ajustados?
Sim. Posso avaliar GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA, Mistral e qualquer modelo ajustado personalizado.
Quantas consultas de teste você realiza?
Básico: 50 consultas. Padrão: 200 consultas. Prime: mais de 500 consultas com um conjunto de dados de avaliação personalizado.
O que é "LLM como Juiz"?
É uma técnica onde um LLM altamente confiável (como GPT-4) avalia as respostas do seu modelo com base em uma rubrica. É o padrão do setor para avaliação automatizada.
Você pode testar a qualidade de recuperação do meu sistema RAG?
Sim. Eu avalio a precisão do contexto (ele encontrou os documentos certos?) e a recuperação do contexto (ele perdeu algo importante?).
Quais entregáveis receberei?
Um relatório profissional em PDF com pontuações métricas, comparações de benchmark, análise de alucinações e recomendações de melhorias priorizadas.
Você configura testes automatizados?
O pacote Prime inclui a configuração de um pipeline de avaliação CI/CD usando GitHub Actions + DeepEval/RAGAS que roda automaticamente a cada mudança de código.
Como sei se minha taxa de alucinação é aceitável?
O padrão do setor é abaixo de 5% para sistemas de produção. Eu comparo seus resultados com os padrões do setor e te digo exatamente onde você está.
O que você precisa para começar?
Acesso ao seu sistema LLM/RAG (URL, API ou repositório), uma descrição do caso de uso e quaisquer conjuntos de dados de teste existentes, se tiverem.
