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Evaluaré tu aplicación rag o llm con ragas y deepeval
Hilal A.
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Tu aplicación de RAG o LLM está generando respuestas irrelevantes, inconsistentes o sin respaldo?
Evaluaré tu aplicación existente, identificaré dónde falla y ofreceré recomendaciones prácticas para mejorarla.
Dependiendo del paquete seleccionado, la evaluación puede cubrir:
- Calidad de recuperación
- Relevancia del contexto
- Relevancia de las respuestas
- Fidelidad y fundamentación
- Riesgos de alucinaciones
- Comportamiento del prompt
- Manejo de contexto insuficiente
- Patrones de fallos recurrentes
- Métricas de Ragas o DeepEval
- Mejoras técnicas priorizadas
Recibirás más que una lista de puntuaciones. Explicaré los problemas observados, las causas probables y los pasos a seguir recomendados.
Trabajo con sistemas RAG y LLM basados en Python usando LangChain, LangGraph, Qdrant, ChromaDB, FAISS, Langfuse, Ragas y DeepEval.
Este Gig evalúa una aplicación existente. Construir un nuevo sistema RAG o implementar cambios arquitectónicos importantes requiere un pedido separado.
Por favor, contáctame antes de ordenar y comparte tu arquitectura, datos de prueba disponibles y problemas actuales.
Conoce a Hilal A.
Hilal A.
AI Engineer for RAG AI Agents and MLOps
- DeTurquía
- Miembro desdenov 2024
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Turco, Inglés
Hi, I'm Hilal, an AI/ML Engineer specializing in RAG, AI agents, LLM applications and MLOps. I build reliable AI systems with Python, FastAPI, LangGraph, LangChain, Qdrant, Docker and Kubernetes. I can help with RAG pipelines, multi-agent workflows, LLM integrations, evaluation, observability, API development, deployment and data pipeline optimization. I focus on maintainable code, clear documentation and practical solutions that work beyond the prototype stage. Message me to discuss your project.
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FAQ
Traducción automática
¿Qué necesitas para evaluar mi aplicación?
Necesito una descripción de la aplicación, su comportamiento esperado, consultas representativas y acceso al código relevante, API, entorno de prueba o resultados exportados de consulta-contexto-respuesta.
¿Puedes evaluar mi sistema sin acceso a producción?
Sí. Puedo trabajar con un repositorio local, archivo fuente, API de prueba, entorno de desarrollo o muestras de evaluación exportadas.
¿Qué es un caso de prueba?
Un caso de prueba generalmente incluye una consulta del usuario, el contexto recuperado, la respuesta generada y, cuando está disponible, el comportamiento esperado o la respuesta de referencia.
¿Puedes crear el conjunto de datos de evaluación?
Los planes Standard y Premium pueden incluir un conjunto de datos estructurado basado en los ejemplos y el comportamiento esperado proporcionados por el cliente.
¿Usarás Ragas o DeepEval?
Sí, cuando los datos de la aplicación y el alcance de la evaluación sean adecuados. No todas las métricas son apropiadas para todos los sistemas, por lo que el conjunto final de métricas se selecciona según el caso de uso.
¿Arreglarás todos los problemas que identifiques?
No. El enfoque Basic y Standard se centran en evaluación y recomendaciones. Premium incluye solo mejoras pequeñas, previamente acordadas. Los trabajos de implementación mayores requieren una oferta personalizada.
¿Puedes garantizar una mejora específica en la puntuación?
No. Los resultados dependen de los datos, la arquitectura de recuperación, los modelos y los cambios permitidos. No garantizo una mejora numérica específica.
¿Puedes garantizar que el sistema estará libre de hallucinations?
Ningún sistema LLM puede garantizar estar completamente libre de hallucinations. La evaluación puede identificar respuestas no soportadas y recomendar controles para reducir el riesgo.
¿Puedes evaluar una aplicación agentica?
Sí. El alcance del paquete depende del número de agentes, herramientas y componentes LLM incluidos en la solicitud.
