Vou auditar e otimizar sua pipeline RAG para uma recuperação melhor

Sua pipeline RAG busca trechos errados e seu LLM hallucina. O problema não é o modelo. É a recuperação.

Eu otimizo sistemas RAG com mais de 9 anos de experiência em engenharia de relevância de busca. A maioria das falhas do RAG são falhas na recuperação, e eu as conserto na origem.

O que eu conserto:

- Estratégias ruins de chunking que dividem o contexto

- Seleção errada do modelo de embedding

- Falta de etapa de reranking

- Busca híbrida ausente (palavra-chave + vetor combinados)

- Ausência de métricas de avaliação de recuperação

O que você recebe:

- Avaliação da qualidade da recuperação com métricas antes/depois

- Otimização da estratégia de chunking para seus dados

- Avaliação e recomendação do modelo de embedding

- Configuração do pipeline de reranking (cross-encoder ou ColBERT)

- Implementação de busca híbrida (BM25 + vetor + RRF)

- Estrutura de avaliação (precisão, recall, NDCG, MRR)

Trabalho com qualquer stack: LangChain, LlamaIndex, pipelines personalizados. Armazenamentos de vetor: Elasticsearch, OpenSearch, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Meilisearch, pgvector.

Este não é um gig de criador de chatbot. Eu conserto a qualidade da recuperação para seu LLM parar de hallucinar.

Me envie uma mensagem com sua stack atual, tipo de dado e os problemas que está vendo antes de fazer o pedido.