Kategorien durchsuchen
Entdecken
Fiverr Pro
Deutsch
$
USD
Ich bewerte deine Rag-Anwendung mit Ragas
Jay Telgote
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
<p suchst du nach Möglichkeiten, deine KI-Anwendung zu optimieren oder ungenaue Ausgaben zu beheben? Eine schlecht abgestimmte RAG-Anwendung führt zu hohen Kosten, langsamer Latenz und schweren LLM-Halluzinationen. Ich biete fachkundige RAG-Bewertung und KI-Tests an, um sicherzustellen, dass deine Produktionspipeline präzise, kontextbewusste Antworten liefert.
Mit branchenüblichen Frameworks wie Ragas, TruLens und DeepEval führe ich eine umfassende RAG-Bewertung deines Systems durch. Ich analysiere die gesamte LangChain- oder LlamaIndex-Pipeline und messe zentrale Kennzahlen: Kontextrelevanz, Treue (Halluzinationsprüfungen) und Antwortrelevanz.
Was du bekommst:
- Umfassender RAG-Leistungs-Bericht
- Tiefgehende Bewertung der Vektor-Datenbank-Genauigkeit bei der Abfrage
- Automatisierte Synthetische Testdaten zur Belastungstests
- Klare, umsetzbare KI-Optimierungsstrategien für Chunking, Embeddings und Prompt-Engineering
Hör auf zu raten, warum deine LLM-Anwendung nicht gut läuft. Lass uns dein System benchmarken, deine Token-Kosten senken und das Vertrauen der Nutzer mit einer zuverlässigen, produktionsreifen Lösung aufbauen.
Lerne Jay Telgote kennen
Jay Telgote
AI Specialist
- AusIndien
- Mitglied seitJuli 2022
Sprachen
Englisch, Hindi
AI/ML Specialist, specializing in advanced AI solutions, focusing on retrieval augmented generation (RAG) and natural language processing (NLP).
Proficient in building and training AI models, fine-tuning large language models, and developing predictive models.
Core skills include Python, Elasticsearch, Neo4j, and Langchain, applied to create innovative data-driven applications that drive impactful results.
Feel Free to reach out!
Automatische Übersetzung
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich KI-Entwicklung
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Metriken nutzt du, um die RAG-Anwendung zu bewerten?
Ich messe die RAG-Triade: Kontextrelevanz (Treffsicherheit bei der Abfrage), Glaubwürdigkeit (Halluzinationskontrollen) und Antwortrelevanz (Nützlichkeit). Außerdem bewerte ich die Kontextwiederholung, Präzision und Latenz mit Frameworks wie Ragas oder TruLens.
Muss ich meinen Quellcode oder meine Daten teilen?
Für Basic reicht es, eine CSV/JSON mit Abfragen und Ausgaben zu schicken. Für Standard/Premium gibt eine Überprüfung deiner Retrieval-Logik tiefere Einblicke. Ich bin offen für eine NDA oder du kannst gereinigte/Mock-Daten und Code teilen.
Wirst du die entdeckten Probleme beheben?
Dieses Gig konzentriert sich auf die Diagnose von Engpässen (wie schlechtes Chunking oder schwache Embeddings) und die Bereitstellung eines Optimierungsplans. Ich kann die tatsächlichen Fixes und Code-Anpassungen für dich als extra umsetzen.
Welche Frameworks unterstützen Sie?
Ich bewerte RAG-Anwendungen, die auf jedem Stack basieren, inklusive eigener Python-Setups, LangChain, LlamaIndex oder Unternehmensplattformen. Die Analyse funktioniert unabhängig von deiner spezifischen Vektor-Datenbank oder LLM-Auswahl.
Was ist die Generierung von synthetischen Testdaten?
Falls du keine Nutzerabfragen hast, nutze ich deine Quelldokumente, um programmatisch hunderte realistische Testfragen und Ground-Truth-Antworten zu erstellen. So können wir deine RAG-Pipeline gründlich auf die Probe stellen.
