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Ich bewerte deine rag- oder llm-Anwendung mit ragas und deepeval
Hilal A.
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Erzeugt deine RAG- oder LLM-Anwendung irrelevante, inkonsistente oder unsupported Antworten?
Ich werde deine bestehende Anwendung bewerten, die Schwachstellen identifizieren und praktische Empfehlungen zur Verbesserung geben.
Je nach gewähltem Paket kann die Bewertung folgende Punkte umfassen:
- Qualität der Retrieval
- Relevanz des Kontexts
- Relevanz der Antworten
- Treue und Grounding
- Halluzinationsrisiken
- Verhalten bei Prompting
- Umgang mit unzureichendem Kontext
- Wiederkehrende Fehlermuster
- Ragas- oder DeepEval-Metriken
- Priorisierte technische Verbesserungen
Du erhältst mehr als nur eine Liste von Scores. Ich erkläre die beobachteten Probleme, wahrscheinliche Ursachen und die empfohlenen nächsten Schritte.
Ich arbeite mit Python-basierten RAG- und LLM-Systemen unter Verwendung von LangChain, LangGraph, Qdrant, ChromaDB, FAISS, Langfuse, Ragas und DeepEval.
Dieses Gig bewertet eine bestehende Anwendung. Der Aufbau eines neuen RAG-Systems oder die Umsetzung größerer architektonischer Änderungen erfordert eine separate Bestellung.
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung und teile deine Architektur, verfügbare Testdaten und aktuelle Probleme.
Lerne Hilal A. kennen
Hilal A.
AI Engineer for RAG AI Agents and MLOps
- AusTürkei
- Mitglied seitNov. 2024
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Türkisch, Englisch
Hi, I'm Hilal, an AI/ML Engineer specializing in RAG, AI agents, LLM applications and MLOps. I build reliable AI systems with Python, FastAPI, LangGraph, LangChain, Qdrant, Docker and Kubernetes. I can help with RAG pipelines, multi-agent workflows, LLM integrations, evaluation, observability, API development, deployment and data pipeline optimization. I focus on maintainable code, clear documentation and practical solutions that work beyond the prototype stage. Message me to discuss your project.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was brauchst du, um meine Bewerbung zu bewerten?
Ich brauche eine Beschreibung der Bewerbung, ihr erwartetes Verhalten, repräsentative Anfragen sowie Zugriff auf den relevanten Code, API, Testumgebung oder exportierte Query-Context-Answer-Ergebnisse.
Kannst du mein System ohne Produktionszugang bewerten?
Ja. Ich kann mit einem lokalen Repository, Quellarchiv, Test-API, Entwicklungsumgebung oder exportierten Bewertungssamples arbeiten.
Was ist ein Testfall?
Ein Testfall umfasst in der Regel eine Nutzeranfrage, den abgerufenen Kontext, die generierte Antwort und, wenn verfügbar, das erwartete Verhalten oder die Referenzantwort.
Kannst du den Bewertungsdatensatz erstellen?
Standard- und Premium-Versionen können einen strukturierten Datensatz basierend auf den vom Kunden bereitgestellten Beispielen und dem erwarteten Verhalten enthalten.
Wirst du Ragas oder DeepEval verwenden?
Ja, wenn die Anwendungsdaten und der Bewertungsumfang geeignet sind. Nicht jede Metrik ist für jedes System passend, daher wird das endgültige Metrik-Set entsprechend dem Anwendungsfall ausgewählt.
Behebst du jedes Problem, das du erkennst?
Nein. Basic und Standard konzentrieren sich auf Bewertung und Empfehlungen. Premium umfasst nur kleine, vorher vereinbarte Verbesserungen. Größere Implementierungsarbeiten erfordern ein individuelles Angebot.
Kannst du eine bestimmte Score-Verbesserung garantieren?
Nein. Die Ergebnisse hängen von den Daten, der Retrieval-Architektur, den Modellen und den erlaubten Änderungen ab. Ich garantiere keine bestimmte numerische Verbesserung.
Kannst du garantieren, dass das System frei von Halluzinationen ist?
Kein LLM-System kann vollständig halluzinationsfrei garantiert werden. Die Bewertung kann unsupported answers erkennen und Kontrollmaßnahmen empfehlen, um das Risiko zu verringern.
Kannst du eine agentische Anwendung bewerten?
Ja. Der Umfang des Pakets hängt von der Anzahl der Agenten, Tools und LLM-Komponenten ab, die im Anfragepfad enthalten sind.
