Vou auditar e otimizar o desempenho da sua busca por vetor rag

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valhallasoft
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Martin Poli
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audit and optimize your rag vector search performance
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Sobre este Serviço

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Sua RAG está em produção, mas está retornando resultados ruins. A latência está lenta. Os custos estão aumentando. Alucinações estão passando. Parece familiar?


Eu audito e conserto pipelines de RAG que parecem corretos no papel, mas falham no mundo real. Mais de 10 anos de trabalho em backend de produção, atualmente liderando a migração de busca IA para um dos maiores varejistas da América Latina (mais de 50 mil produtos, mais de 1 milhão de usuários diários).


O que eu audito:

  • Modelo de embedding adequado para seu domínio
  • - Estratégia de chunking e sobreposição
  • - Recall e precisão na recuperação (com conjunto de avaliação)
  • - Eficácia do reranking
  • - Pesos de busca híbrida (palavra-chave vs semântica)
  • - Latência por etapa e custo por consulta
  • - Padrões de alucinação

O que você recebe:

  • Diagnóstico escrito com correções priorizadas
  • - Alterações no código para os principais problemas (Standard / Premium)
  • - Conjunto de avaliação para você medir o progresso
  • - Configuração de monitoramento (Premium)

Pilha: Python, OpenAI, Anthropic, Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector, LangChain.


Envie sua pilha e um exemplo de consulta que falha. Eu te direi o que provavelmente está quebrado antes de você pagar.

  • AI engine

    • GPT
    • Gemini
    • Bert

  • Linguagem de programação

    • Vá
    • JavaScript
    • PHP
    • Python
    • TypeScript

Conheça mais sobre Martin Poli

Martin Poli

Senior RAG and AI Search Engineer for Backend at Scale

  • A partir deUruguai
  • Membro desdemar. de 2020

  • Idiomas

    Inglês
Senior Platform Engineer with 10+ years building production systems at scale. Currently leading platform infra and AI search for Argentina's largest retail chain (200+ stores, 1M+ users/day), replacing Google Search API with RAG-based semantic search across 50K+ products. What I do best: - RAG, embeddings, OpenAI/Anthropic/Bedrock - Vector DBs: Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector - Backend at scale: Python, Go, Node.js, PHP 8 - AWS EKS, Karpenter, Terraform, multi-account IaC Have a search problem or an LLM pipeline that won't ship? Send me your stack.

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