Explorar las categorías
Explora
Fiverr Pro
Español
$
USD
Depuraré aplicaciones llm, agente de IA, observabilidad de llm, evaluaciones de IA
Brenda J
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Tu aplicación LLM o agente de IA funciona muy bien en pruebas hasta que aparecen los usuarios reales.
De repente te enfrentas a alucinaciones, llamadas a herramientas rotas, cadenas inestables y salidas inconsistentes. Corriges un problema, aparece otro. Eso no es escalable.
La solución no son más verificaciones de vibe.
Son evaluaciones de IA + observabilidad de LLM.
Ofrezco consultoría en tecnología de IA para depurar aplicaciones LLM, estabilizar agentes de IA y hacer que tu sistema esté listo para producción usando evaluaciones estructuradas y una observabilidad profunda para que las fallas sean predecibles, medibles y corregibles.
Lo que configuraré para ti:
- Depurar aplicaciones LLM con registros completos de errores y arnés de evaluación
Registrar cada prompt, llamada a herramienta y respuesta, detectar problemas antes que los usuarios
- Evaluaciones de IA usando jueces LLM + verificaciones de código
Señales binarias de aprobado/reprobado validadas contra datos humanos
- Observabilidad de LLM
Tableros de trazabilidad, latencia y costos, alertas y detección de deriva
- Depuración y remediación de agentes de IA
Agrupamiento de causas raíz y manuales claros para arreglar lo que está fallando
- Sistemas listos para el futuro
Tu próxima versión del producto entrena con datos de fallos reales, no con suposiciones
El resultado:
Un agente de IA confiable, escalable y de grado de producción en el que realmente puedas confiar.
Hagamos que tu producto de IA sea estable, observable y esté listo para usuarios reales
Conoce a Brenda J
Brenda J
- DeEstados Unidos
- Miembro desdedic 2024
- Responde aprox. en:3 días
- Última entrega3 meses
Idiomas
Inglés, Francés, Alemán, Español
Hello creative sellers on online space. Are you looking to create a strong online presence by creating a professional and well branded store on Etsy and other platforms? Look no further for you are welcome to my workspace.
With about a decade of experience setting up store, designing quality digital and print on demand products for tens of stores and also implementing the right marketing strategies that has improved their sales progress, I have maintained a high success track stores that has seen product brands grow tremendously.
Ready to start your journey to success? Contact me now
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué stacks de AI soportas?
OpenAI, Claude, Qwen, OpenRouter, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, agentes personalizados, además de trazas estilo OpenTelemetry, Weights and Biases, Braintrust.dev para depuración.
¿Cómo obtienes la "verdad base" para probar?
Tres fuentes: (1) Ejemplos de oro curados por tus expertos en dominio. (2) Casos de prueba sintéticos que generamos para casos límite. (3) Registros reales de producción, especialmente fallos, que se retroalimentan en la suite de pruebas. Los mejores conjuntos de datos son vivos, no estáticos.
¿Por qué necesito esto, no es el modelo de AI ya lo suficientemente bueno?
Los modelos fallan en silencio. Las evaluaciones detectan alucinaciones, fugas de PII, picos de costos y fallos en casos límite antes de que los usuarios los vean. Lanzarás más seguro y rápido.
¿Cuál es la forma más rápida de ver retorno de inversión?
Semana 1: Detectar un error crítico antes del lanzamiento (evita escaladas de clientes). Mes 1: Reducir el tiempo de depuración en más del 40% con gráficos de trazas que muestran exactamente dónde fallan los agentes. Mes 3: Lanzar actualizaciones de modelos en días en lugar de semanas, superando a la competencia en el mercado.
¿En qué se diferencia esto de simplemente "probar mis prompts"?
Los sistemas de IA modernos no son solo prompts, son agentes con herramientas, razonamiento en múltiples pasos y contexto dinámico. Evaluamos todo el sistema: tus prompts, definiciones de herramientas, salidas de herramientas, calidad de datos.
¿Cómo sabes si las evals realmente funcionan?
Tres signos: (1) Puedes lanzar nuevos modelos de IA en menos de 24 horas con confianza. (2) Las quejas de los usuarios se convierten en casos de prueba al instante. (3) Usas evaluaciones de forma ofensiva para predecir qué funciones funcionarán cuando salgan mejores modelos, no solo defensivamente para evitar fallos.
