Ich baue Bewertungen und Beobachtbarkeit für deinen rag oder ai Agenten auf

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Jeremiah W
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Dein AI-Agent funktioniert. Aber ist er genau, zuverlässig, schnell und verbessert sich statt schlechter zu werden?


Ich entwickle automatisierte Bewertungs- und Beobachtungssysteme für RAG-Anwendungen, AI-Agenten und Produktions-LLM-Workflows.


Je nach deinem Stack kann ich bei der Bewertung und Überwachung helfen:


  • Treue und Halluzinationen
  • Antwortrelevanz
  • Retrieval- und RAG-Qualität
  • Zitationsgenauigkeit
  • Aufgabenabschluss des Agents
  • Tool-Nutzung
  • Memory Recall
  • Latenz und Fehler
  • Regression zwischen Releases
  • Produktionsanomalien


Außerdem kann ich die Bewertung in CI/CD integrieren, damit Änderungen automatisch getestet werden, bevor sie in Produktion gehen.


Meine eigenen AI-Systeme umfassen automatisierte RAG-Bewertungen, ML-Anomalieerkennung, Halluzinations-Scoring, Cloud-Observability und Produktionsüberwachung auf AWS, Azure, GCP, Microsoft Fabric, Databricks und Snowflake.


Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, damit ich deine Architektur verstehe und den passenden Umfang empfehlen kann.

Lerne Jeremiah W kennen

Jeremiah W

Solutions Architect

  • AusVereinigte Staaten
  • Mitglied seitDez. 2014
  • ⌀ Antwortzeit19 Stunden
  • Sprachen

    Englisch
I build production AI systems that go beyond basic chatbots and demos. My work spans AI agents, RAG, automated evaluation, LLM observability, multi-cloud infrastructure, autonomous content systems, AI video pipelines, and data platforms. I’ve built AI solutions across AWS Bedrock, Azure AI Foundry, Google Cloud Vertex AI, Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake, Anthropic, and custom full-stack applications. My focus is turning AI concepts into working systems that can be deployed, evaluated, monitored, and improved in production.

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