Arreglaré las alucinaciones del chatbot RAG


Acerca de este Servicio
Traducción automática
Tu chatbot fue lanzado. Pero, ¿realmente es bueno? Si no puedes responder a eso con números, estás navegando a ciegas y a un cambio de prompt de una regresión que nadie detecta hasta que los usuarios se dan cuenta.
Construyo suites de evaluación personalizadas para aplicaciones de LLM: conjuntos de pruebas basados en TUS casos de uso reales, un sistema de evaluación calibrado contra las preferencias humanas y pruebas de regresión que detectan caídas de calidad antes de que lleguen a producción.
Lo que obtienes:
- Conjuntos de pruebas personalizados con tus consultas reales y casos límite
- Calibración del juez para que las puntuaciones coincidan con las preferencias humanas
- Pruebas de regresión integradas en tu flujo de trabajo
- Métricas que importan: precisión, tasa de alucinaciones, consistencia
- Informes de aprobado/reprobado que todo tu equipo puede entender
La opción estándar incluye comparación de modelos: GPT vs Claude vs open-source en TU carga de trabajo.
Construido sobre LangSmith, Braintrust o Promptfoo, dependiendo de tu stack. Incluye el sistema de evaluación, documentación y una explicación de entrega.
Para quién es esto: equipos que lanzaron un chatbot y no saben si está mejorando, fundadores comparando modelos antes de decidir, cualquiera que haya sido afectado por una caída silenciosa de calidad.
Envíame un mensaje con lo que hace tu bot y en rápido te daré el alcance de la suite.
Conoce a Michiel H
Marketing Strategist and Blockchain Consultant
- DeMéxico
- Miembro desdemar 2019
- Responde aprox. en:17 días
- Última entrega3 años
Idiomas
Español, Inglés, Holandés
Traducción automática
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FAQ
Traducción automática
¿Por qué mi chatbot RAG alucina?
Generalmente por segmentación o recuperación defectuosas. Se culpa al modelo, pero en la mayoría de las auditorías, la cadena le proporciona contexto basura.
¿Puedes garantizar cero alucinaciones?
Nadie puede prometer eso, y quien diga lo contrario está mintiendo. Obtienes una tasa medida antes/después más citas para que cualquier respuesta pueda verificarse en segundos.
¿Qué acceso necesitas?
Acceso a tu configuración de base de datos vectorial, configuración de embedding y una muestra de preguntas reales de usuarios con las respuestas que esperabas.
¿Trabajas con alguna base de datos vectorial?
Sí. Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector, Milvus y configuraciones con Postgres simple.
¿Qué obtengo al final?
El sistema arreglado, un informe de precisión antes/después y documentación que explica qué estaba mal y qué cambió.

