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Haré la configuración del marco de evaluación de LLM
Bharath
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Descripción:
Enviar una función de LLM sin un conjunto de evaluación es ir a ciegas. Diseño y monto tuberías de evaluación que te dicen, con números, si tus prompts, modelo o configuração RAG realmente mejoraron antes que lo hagan tus usuarios.
Lo que obtienes:
- Diseño de dataset dorado (casos de prueba específicos de la tarea, casos límite, entradas adversarias)
- Selección de métricas: coincidencia exacta, similitud semántica, LLM como juez basado en rúbricas, puntuación de alucinaciones/fidelidad, latencia y costo
- Arnés de evaluación automatizada (Python; LangSmith, Promptfoo, Ragas, DeepEval o personalizado) conectado a CI
- Tablero de regresión y un informe claro de qué enviar / no enviar
Por favor, contáctame antes de realizar el pedido de error.
Conoce a Bharath
Bharath
LLM AI Model Evaluation Specialist , QA automation Architect ,Eval pipelines
- DeIndia
- Miembro desdesep 2021
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega8 meses
Idiomas
Inglés, Tamil, Hindi
I help AI product teams answer one question: is this model actually good enough to ship? I built evaluation pipelines for LLM generated reports, validated models
Test consultant with 15+ years of professional experience and has expertise in QA for AI agents, Chatbots, RAGS, Web and mobile applications in domain like Banking, Insurance, Manufacturing, ecommerce. etc
* Expertise in automation testing using tool like Playwright, Selenium using Python, Java
* API testing using Postman
* Performance testing using Jmeter and K6 tools
* Security testing and Vulnerability assessment (OWASP standards)
Traducción automática
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FAQ
Traducción automática
¿Necesito compartir mis datos de producción?
No. Trabajo con muestras que elijas, datos sintéticos o una exportación redactada. Todo queda bajo tu NDA y se elimina al entregar.
¿Qué herramientas de evaluación usas?
¿Qué herramientas de evaluación usas? Promptfoo, LangSmith, Ragas, DeepEval o un arnés de Python/pytest sencillo. Elijo lo que encaje con tu stack; el código es tuyo de cualquier modo.
¿Puedes evaluar un sistema RAG o un agente, no solo un solo prompt?
Sí. En RAG, evalúo recuperación y generación por separado (precisión de contexto/recall, fidelidad, relevancia de la respuesta). Para agentes, evalúo la corrección de llamadas a herramientas y la finalización de tareas.
¿Qué significa "LLM-as-judge" y es fiable?
Un segundo modelo califica las salidas según una rúbrica que elaboro contigo. La calibro con una muestra etiquetada por humanos para que sepas cuánto confiar en las puntuaciones.
¿También haces red-team o comparación de modelos?
Sí — ambos son servicios separados en mi perfil, o agréguelos como extras aquí.
