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Vou auditar e melhorar seu sistema de recuperação rag
Christopher O
Sobre este Serviço
Tradução automática
Seu sistema RAG retorna respostas, mas você sabe se ele busca as evidências corretas?
Eu audito e melhoro sistemas de recuperação existentes usando avaliação mensurável, ao invés de suposições por tentativa e erro. Posso examinar ingestão, limites de chunks, metadados, filtros, busca densa ou híbrida, reranking, montagem de contexto, citações, latência e custo.
Dependendo do pacote, você recebe:
- Um conjunto de dados de avaliação representativo
- Métricas de recuperação quando os rótulos disponíveis as suportam
- Verificações de citação e cobertura de fontes
- Análise de falhas por tipo de consulta
- Medições de custo e latência
- Alterações de implementação direcionadas e testes de regressão
- Um relatório reproduzível de antes e depois
Eu construí um motor de recuperação híbrido do zero, sem um banco de dados vetorial hospedado, então entendo recuperação abaixo da camada do framework.
Este serviço é para um sistema de RAG, busca semântica ou recuperação de documentos já existente. Não é uma construção de chatbot genérico. Os resultados dependem do seu corpus, rótulos, modelos e infraestrutura; eu reporto resultados mensurados e tradeoffs, não precisão garantida.
Envie uma mensagem com sua stack e escopo aproximado do corpus antes de fazer o pedido.
Conheça mais sobre Christopher O
Christopher O
Security minded AI dev who also runs into burning buildings
- A partir deEstados Unidos
- Membro desdedez. de 2014
- Responde em aprox.:2 horas
Idiomas
Inglês
I'm Christopher. I build websites and the AI behind them, in production, not demos that work once.
16+ years in enterprise IT, security ops, observability. Volunteer firefighter and EMR since 2019, writing software for first responders. When your code is what someone grabs on their worst day, reliability is not a feature request.
Web apps, landing pages, retrieval systems, agent architectures, MCP servers, security hardening. Retrieval engine built from scratch, no hosted vector DB.
You get architecture you can read, tests that prove it, and costs up front. Async, blunt about scope.
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Você constrói um chatbot ou app RAG do zero?
Não. Este serviço audita e melhora uma pipeline de recuperação existente. Uma aplicação nova requer uma oferta personalizada.
Quais sistemas de recuperação você pode revisar?
Pipelines e sistemas personalizados usando ferramentas como LangChain, LlamaIndex, pgvector, Elasticsearch, OpenSearch, Pinecone, Qdrant, Weaviate ou Chroma.
Já preciso de um conjunto de dados de avaliação?
Não. Posso estruturar um a partir de perguntas, documentos, logs e falhas conhecidas fornecidas por você. Você deve validar os julgamentos de relevância específicos do domínio.
Quais métricas você usará?
Dependendo dos rótulos e comportamento: Recall@K, Precision@K, MRR, nDCG, cobertura de citação, percentis de latência e custo estimado por consulta.
Você pode garantir uma melhora na precisão?
Não. Eu forneço medições reproduzíveis, mudanças limitadas e tradeoffs documentados. Os resultados dependem do corpus, modelos, rótulos e infraestrutura.
O que conta como uma área de melhoria?
Uma área limitada, como chunking, processamento de consulta, estratégia de recuperação, filtro de metadados, reranking, montagem de contexto ou validação de citação.
Você pode trabalhar com dados confidenciais?
Sim, quando o acesso for seguro e legal. Use amostras sanitizadas ou acesso aprovado ao repositório. Nunca envie segredos de produção ou registros regulados pelo chat do Fiverr.
