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arreglaré y mejoraré la precisión de tu chatbot rag
Amine E.
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Tu chatbot RAG está dando respuestas incorrectas, faltando la evidencia adecuada o sonando confiado cuando la fuente no lo respalda?
Pruebo sistemáticamente el camino desde la pregunta -> recuperación -> contexto -> respuesta -> cita.
Primero verifico qué puede medir realmente tu sistema. Luego construyo una línea base, identifico la primera etapa que falla, aplico la mejora acordada y vuelvo a ejecutar los mismos casos de prueba.
Puedes recibir:
- evaluación de preparación y tarjeta de puntuación de línea base
- diagnóstico de recuperación, fundamentación, cita y seguimiento
- correcciones de código/configuración específicas
- resultados antes/después y análisis de regresión
- guía para rollback y transferencia técnica
En una auditoría independiente de 50 casos de SourceChat, 39 de 50 respuestas finales fueron correctas. En los mismos 45 casos respondibles, las respuestas completamente correctas mejoraron de 26/45 a 34/45 y la recuperación exact-ID alcanzó 8/8 sin reconstruir el índice existente de 10,736 fragmentos.
Python/FastAPI, Node.js/TypeScript, LangChain/custom RAG, Pinecone, pgvector, OpenAI y Gemini.
Envíame un mensaje antes de ordenar con tu stack y 3 ejemplos fallidos.
Conoce a Amine E.
Amine E.
RAG and Full Stack AI Developer
- DeMarruecos
- Miembro desdeago 2026
Idiomas
Árabe, Inglés, Francés
I build grounded AI assistants and RAG chatbots that turn PDFs, manuals, SOPs, policies, and internal knowledge into reliable answers with source citations.
I focus on retrieval quality, document ingestion, exact identifiers, insufficient-evidence handling, and clean web chat experiences.
I’ve built SourceChat, a working multi-format document RAG app, plus a technical knowledge assistant using hybrid vector + full-text retrieval.
My stack includes Node.js/NestJS, React, OpenAI, Gemini, PostgreSQL/pgvector, Pinecone, and LangChain.
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Necesito un chatbot RAG existente?
Sí. Este Gig es principalmente para diagnosticar y mejorar un chatbot RAG o pipeline de recuperación ya existente. Si necesitas un asistente RAG nuevo desde cero, por favor usa uno de mis Gigs de desarrollo RAG.
¿Puedes garantizar cero alucinaciones?
Ningún sistema RAG responsable puede garantizar que un LLM nunca genere una respuesta incorrecta. Me enfoco en mejorar la recuperación, fundamentación, citas y comportamiento con evidencia insuficiente, y en medir el sistema con preguntas de prueba.
¿Qué problemas de RAG puedes investigar?
Ejemplos incluyen recuperación irrelevante, documentos faltantes, mala segmentación, filtros de metadatos, identificación exacta no encontrada, mala construcción de contexto, problemas de citas y respuestas no soportadas.
¿Con qué tecnologías trabajas?
Mi stack principal es Node.js/TypeScript, LangChain, PostgreSQL/pgvector y OpenAI. También puedo revisar arquitecturas RAG personalizadas donde el código y los componentes sean accesibles.
¿Qué necesitas de mí?
Necesito una descripción del problema, tu arquitectura o repositorio actual, muestras de documentos/datos si es necesario, y ejemplos de preguntas donde el sistema falle.
¿Medirás la mejora?
Los paquetes Standard y Premium pueden incluir un conjunto de evaluación y pruebas antes/después para que las mejoras se basen en casos de prueba reales en lugar de impresiones subjetivas.
¿Puedes implementar búsqueda híbrida?
Sí, cuando sea apropiado para el problema. Esto puede combinar recuperación semántica con búsqueda por palabras clave o búsqueda de texto completo, especialmente cuando los usuarios necesitan búsqueda en lenguaje natural y IDs exactos.
