Ich werde deine rag-Pipeline für bessere Retrievals prüfen und optimieren

S
saidbouig
S
saidbouig
Said
Einige Informationen wurden automatisch übersetzt.
audit and optimize your rag pipeline for better retrieval
Vollbild
audit and optimize your rag pipeline for better retrieval
Vollbild
Vollbild
audit and optimize your rag pipeline for better retrievalaudit and optimize your rag pipeline for better retrievalaudit and optimize your rag pipeline for better retrieval

Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Deine RAG-Pipeline holt falsche Chunks und dein LLM halluziniert. Das Problem liegt nicht beim Modell, sondern beim Retrieval.


Ich optimiere RAG-Systeme mit über 9 Jahren Erfahrung im Bereich Suchrelevanz-Engineering. Die meisten RAG-Fehler sind Retrieval-Fehler, und ich behebe sie an der Quelle.


Was ich behebe:

- Schlechte Chunking-Strategien, die den Kontext aufteilen

- Falsche Auswahl des Embedding-Modells

- Fehlende Reranking-Phase

- Kein hybrides Search (Keyword + Vektor kombiniert)

- Keine Retrieval-Bewertungsmetriken


Was du bekommst:

- Bewertung der Retrieval-Qualität mit Vorher/Nachher-Metriken

- Optimierung der Chunking-Strategie für deine Daten

- Bewertung und Empfehlung für das Embedding-Modell

- Reranking-Pipeline-Setup (Cross-Encoder oder ColBERT)

- Implementierung hybrider Suche (BM25 + Vektor + RRF)

- Bewertungsframework (Präzision, Recall, NDCG, MRR)


Ich arbeite mit jedem Stack: LangChain, LlamaIndex, eigene Pipelines. Vektor-Stores: Elasticsearch, OpenSearch, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Meilisearch, pgvector.


Dies ist kein Gig zum Chatbot-Bauen. Ich verbessere die Retrieval-Qualität, damit dein LLM nicht mehr halluziniert.


Schreib mir vor der Bestellung mit deinem aktuellen Stack, Datentyp und den Problemen, die du hast.

  • Modell-Expertise

    • Generative KI
    • Empfehlungssysteme

  • Industrie

    • Datenanalyse

  • Sprache

    • Englisch

  • Technische Expertise

    • Computerlinguistik (CL)

Lerne Said kennen

Said

Search and AI Architect specializing in Elasticsearch Solr RAG and Vector Search

5,0(1)
  • AusFrankreich
  • Mitglied seitJuni 2019
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde
  • Letzte Lieferung5 Jahre

  • Sprachen

    Französisch, Arabisch, Englisch
I build and fix search systems handling 10M+ queries per day. 9+ years making search return the RIGHT results. What I do: - Search relevance tuning (BM25, analyzers, hybrid search) - RAG pipeline optimization (chunking, embeddings, reranking) - Elasticsearch, Solr, OpenSearch architecture at scale - Vector search and AI-powered retrieval Built search for platforms with 5M+ monthly users. Relevance engineering at LexisNexis. Multilingual search across FR, EN, DE. I don't build generic chatbots. I fix retrieval quality. Message me before ordering to discuss your challenge.

Automatische Übersetzung

Mein Portfolio