Generaré un conjunto de datos de evaluación QA de alta calidad para tu sistema RAG

Deja de gastar semanas escribiendo manualmente conjuntos de datos de evaluación para tu sistema RAG.

Genero conjuntos de datos Q/A de alta fidelidad a partir de tus propios documentos PDFs, DOCX o URLs usando una línea de producción basada en los modelos Claude de Anthropic.

LO QUE OBTIENES:

- Pares de Q/A validados extraídos de TUS documentos

- Cada par filtrado mediante un juez de alucinaciones

- Múltiples formatos: JSONL, fine-tune de OpenAI, HuggingFace

- Seguimiento completo de la procedencia

- Multilingüe (inglés, francés, árabe)

CÓMO FUNCIONA:

1. Envía tus documentos (PDF, DOCX, lista de URLs)

2. Los proceso mediante extracción, fragmentación, generación y juicio

3. Recibes un conjunto de datos limpio y listo para usar

CASOS DE USO:

- Evaluación de sistema RAG

- Fine-tuning de LLM (OpenAI, Anthropic, HF)

- Entrenamiento de chatbots específicos de dominio

- Creación de benchmarks

POR QUÉ ES DIFERENTE:

La salida cruda de LLM alucina y crea hechos inventados. Mi línea de producción usa una generación en dos niveles seguida de un juez de calidad que rechaza pares no fieles.

Antes de ordenar, envíame un mensaje para confirmar que tus documentos son adecuados.