Ich werde deinen rag Chatbot debuggen und warum er falsche Antworten gibt, beheben

Dein RAG Chatbot funktionierte im Demo. In der Produktion halluziniert er Preise, erfindet Richtlinien oder antwortet selbstbewusst mit dem falschen Dokument. Jeder sagt dir, du sollst Reranking hinzufügen oder den Prompt umschreiben, das ist Schritt 4, und selten liegt der Fehler wirklich dort.

Ich debugge RAG-Systeme so, wie du jedes andere Produktionssystem debuggen würdest: von oben nach unten, angefangen bei dem, was tatsächlich abgerufen wurde, nicht was das Modell gesagt hat. Die meisten falschen Antworten lassen sich auf die Retrieval-Phase zurückführen – der richtige Chunk wurde nie an das Modell übergeben, nicht weil das LLM "dumm" ist. Ich trenne die beiden Dinge, bevor ich irgendetwas ändere, weil die Lösungen für jeden komplett unterschiedlich sind und Raten nur Zeit und Geld verschwendet.

Ich arbeite professionell an Produktions-LLM-Pipelines: Multi-Model-Validierung, schema-gestützte Ausgaben, Retry-begrenzte Regenerationsschleifen – ich bin es gewohnt, die tatsächliche Fehlerquelle zu finden, anstatt nur Fixes an die Wand zu werfen.

Was ich überprüfe: Retrieval-Genauigkeit, Chunking-Grenzen, Kontextzusammenstellung, Prompt-Kürzung und ob das Modell den richtigen Kontext falsch liest oder ihn überhaupt nie sieht.

Sende mir 5-10 deiner schlimmsten falschen Antworten, bevor du bestellst. Ich sage dir ehrlich, ob das ein schneller Fix ist oder eine tiefere Überarbeitung notwendig ist.