Ich behebe Halluzinationen, Retrievals und falsche Antworten beim rag chatbot

Halluziniert dein RAG-Chatbot, ruft er die falschen Ausschnitte ab, fehlen ihm exakte IDs oder gibt er Antworten, denen du nicht vertrauen kannst?

Ich debugge bestehende RAG-Systeme, indem ich den Fehler reproduziere und bis zu der Stelle zurückverfolge, die tatsächlich das Problem verursacht – sei es bei der Abfrage, dem Ranking, den Metadaten, der Kontextkonstruktion, der Nachbearbeitung, der Grounding, den Zitaten oder dem Antwortverhalten.

Je nach Paket kann ich:

• deine fehlerhaften Beispiele reproduzieren und analysieren
• die verfügbaren Abfrage- und Kontextbeweise prüfen
• bei Bedarf leichte diagnostische Sichtbarkeit hinzufügen
• den vereinbarten RAG-Fehler beheben
• die gleichen Beispiele nach der Änderung erneut ausführen
• verbleibende Probleme dokumentieren und Rücksetzschritte festhalten

Ich gehe nicht davon aus, dass jedes RAG-Problem ein Prompt-Problem ist. Wenn die verfügbaren Systemdaten die Ursache nicht beweisen können, identifiziere ich die fehlenden Beweise anstelle zu raten.

Python/FastAPI, Node.js/TypeScript, LangChain/custom RAG, Pinecone, PostgreSQL, pgvector, OpenAI und Gemini.

Sende mir 3-5 Beispiele für falsche Antworten und dein Stack, bevor du bestellst.