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Ich teste und verbessere die Genauigkeit deiner rag-Pipeline
Mazu
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Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Dein LLM klingt vielleicht selbstsicher. Aber ist es wirklich korrekt?
Ich bewerte und benchmarke dein LLM oder RAG-System auf Genauigkeit, Halluzinationsrate und Antwortqualität.
WAS ICH MESS:
Genauigkeit Gibt die KI richtige Antworten?
Treue Sind die Antworten an die Quellen gebunden?
Relevanz Beantwortet es die Frage wirklich?
Halluzinationsrate Wie oft erfindet es Dinge?
Kontextpräzision Werden die richtigen Infos abgerufen?
Latenz & Kosten Wie schnell und teuer pro Anfrage?
PAKETE:
BASIS ($100) Kern-Genauigkeitstest, Halluzinationsprüfung, kurzer Bericht
STANDARD ($250) Vollständige RAGAS-Bewertung, Treue, Relevanz, detaillierter Bericht
PREMIUM ($400) Komplettes Benchmark-Set, CI/CD-Integration, Nachtest, Optimierungsplan
️ WERKZEUGE: RAGAS, DeepEval, TruLens, benutzerdefinierte Python-Bewertungsskripte,
LLM-als-Richter
️ WARUM DAS WICHTIG IST:
Halluzinationen zerstören sofort das Vertrauen der Nutzer
Schlechte RAG-Abfragen verschwenden über 60 % deines Token-Budgets
Investoren verlangen Genauigkeitsbenchmarks vor der Finanzierung
Du kannst nicht verbessern, was du nicht misst
Schreib mir vor der Bestellung für eine kostenlose Erstbewertung.
Begrenzt: 15 Kunden pro Monat.
Lerne Mazu kennen
Mazu
"I Protect Your AI From Security Risks, Bias Compliance Failures"
- AusPakistan
- Mitglied seitNov. 2025
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Urdu, Englisch
I'm an AI Security & Trust Engineer passionate about making
AI safe, reliable, and legally compliant. I help businesses
deploy production-ready AI systems that don't hallucinate,
leak data, or fail audits.
My work spans AI red teaming, building LLM guardrails,
evaluating agents, developing custom RAG pipelines, and
creating EU AI Act/NIST compliance documentation.
I use tools like LangChain, RAGAS, PyRIT, Pinecone, and
LlamaGuard to ensure your AI is secure, accurate, and ready
for enterprise.
Message me to discuss your project.
Automatische Übersetzung
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist der Unterschied zwischen diesem und Red Teaming?
Red Teaming testet auf Sicherheitslücken (Angriffe, Injektionen). Dieser Service prüft auf Qualität (Genauigkeit, Halluzinationen, Relevanz).
Was ist RAGAS?
RAGAS ist das branchenübliche Framework zur Bewertung von RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Systemen. Es misst Treue, Antwortrelevanz und Kontextpräzision.
Testest du auch benutzerdefinierte feinabgestimmte Modelle?
Ja. Ich kann GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA, Mistral und alle benutzerdefinierten feinabgestimmten Modelle bewerten.
Wie viele Testanfragen führst du durch?
Basis: 50 Anfragen. Standard: 200 Anfragen. Premium: 500+ Anfragen mit einem benutzerdefinierten Bewertungssatz.
Was ist "LLM-as-a-Judge"?
Das ist eine Technik, bei der ein hochzuverlässiges LLM (wie GPT-4) die Antworten deines Modells anhand eines Bewertungsrasters bewertet. Es ist der Branchenstandard für automatisierte Bewertungen.
Kannst du die Retrieval-Qualität meines RAG-Systems testen?
Ja. Ich messe die Kontextpräzision (hat es die richtigen Dokumente gefunden?) und den Kontextrecall (hat es wichtige Infos verpasst?).
Welche Ergebnisse erhalte ich?
Ein professioneller PDF-Bericht mit Metrikwerten, Benchmark-Vergleichen, Halluzinationsanalyse und priorisierten Verbesserungsempfehlungen.
Richtest du automatisierte Tests ein?
Das Premium-Paket beinhaltet die Einrichtung einer CI/CD-Bewertungspipeline mit GitHub Actions + DeepEval/RAGAS, die automatisch bei jedem Code-Change läuft.
Wie erkenne ich, ob meine Halluzinationsrate akzeptabel ist?
Der Branchenstandard liegt bei unter 5 % für Produktionssysteme. Ich vergleiche deine Ergebnisse mit Branchenstandards und sage dir genau, wo du stehst.
Was brauchen Sie zum Starten?
Zugang zu deinem LLM/RAG-System (URL, API oder Repo), eine Beschreibung des Anwendungsfalls und vorhandene Testdatensätze, falls vorhanden.
