Ich prüfe deine Rag-Pipeline und behebe Abrufgenauigkeit und Berechtigungen

Führt deine RAG-App falsche Chunking-Ergebnisse an, verpasst offensichtliche Antworten oder zeigt Dokumente an, die sie nicht sehen sollten?

Ich überprüfe Retrieval-Pipelines und sage dir genau, wo sie versagen. Chunking, das Tabellen und Überschriften auftrennt, Embeddings, die nicht zur Domänensprache passen, kein Re-Ranking, sodass der beste Chunk an Position neun landet, und Berechtigungsfilter, die nach dem Abruf angewendet werden statt innerhalb der Abfrage.

WAS DU BEKOMMST

Ein schriftlicher Bericht darüber, was falsch läuft, nach Auswirkungen geordnet

Spezifische Korrekturen mit Begründung, kein generischer Rat

Abrufqualität vor und nachher gemessen

Zugriffsbereiche geprüft anhand realistischer Benutzerrollen

Ich habe eine berechtigungsorientierte RAG-Plattform über eine große Unternehmens-Wachbase aufgebaut: Tenant- und ACL-Scopes werden innerhalb der Abrufabfrage angewendet, sodass unbefugter Text niemals in den Prompt gelangt, Hybrid-Suche mit Re-Ranking, strukturorientiertes Chunking und Nachvollziehbarkeit auf Dokument-, Abschnitts- und Seitenebene.

rag audit

rag pipeline

vector search

llm-Integration

Schick mir dein Stack-Setup und ein paar Abfragen, die schlechte Antworten liefern. Ich sage dir, was höchstwahrscheinlich falsch ist, bevor du bestellst.

Schreib mir eine Nachricht, bevor du bestellst, damit ich den Umfang bestätigen kann.