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Auditaré y optimizaré tu pipeline de rag para una mejor recuperación
Said
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Tu pipeline de RAG recupera fragmentos incorrectos y tu LLM hallucina. El problema no es el modelo. Es la recuperación.
Optimizó sistemas RAG con más de 9 años en ingeniería de relevancia en búsqueda. La mayoría de los fallos de RAG son fallos en la recuperación, y los soluciono en la fuente.
Lo que soluciono:
- Estrategias de fragmentación deficientes que dividen el contexto
- Selección incorrecta del modelo de embedding
- Falta de etapa de reranking
- No hay búsqueda híbrida (palabras clave + vector combinados)
- No hay métricas de evaluación de recuperación
Lo que obtienes:
- Evaluación de la calidad de recuperación con métricas antes/después
- Optimización de la estrategia de fragmentación para tus datos
- Evaluación y recomendación del modelo de embedding
- Configuración del pipeline de reranking (cross-encoder o ColBERT)
- Implementación de búsqueda híbrida (BM25 + vector + RRF)
- Marco de evaluación (precisión, recall, NDCG, MRR)
Trabajo con cualquier stack: LangChain, LlamaIndex, pipelines personalizados. Almacenes vectoriales: Elasticsearch, OpenSearch, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Meilisearch, pgvector.
Este no es un gig de creación de chatbots. Corrijo la calidad de recuperación para que tu LLM deje de hallucinar.
Envíame un mensaje con tu stack actual, tipo de datos y los problemas que estás viendo antes de hacer el pedido.
Conoce a Said
Said
Search and AI Architect specializing in Elasticsearch Solr RAG and Vector Search
- DeFrancia
- Miembro desdejun 2019
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega5 años
Idiomas
Francés, Árabe, Inglés
I build and fix search systems handling 10M+ queries per day. 9+ years making search return the RIGHT results.
What I do:
- Search relevance tuning (BM25, analyzers, hybrid search)
- RAG pipeline optimization (chunking, embeddings, reranking)
- Elasticsearch, Solr, OpenSearch architecture at scale
- Vector search and AI-powered retrieval
Built search for platforms with 5M+ monthly users. Relevance engineering at LexisNexis. Multilingual search across FR, EN, DE.
I don't build generic chatbots. I fix retrieval quality.
Message me before ordering to discuss your challenge.
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Con qué stack de RAG trabajas?
Cualquier. LangChain, LlamaIndex, pipelines personalizados. Almacenes vectoriales: Elasticsearch, Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector. Me adapto a tu stack.
¿Construirás un sistema de RAG desde cero?
Este gig es para auditar y optimizar pipelines existentes. Para nuevas construcciones, envíame un mensaje para discutir el alcance por separado.
¿Qué métricas utilizas?
Precisión en recuperación, recall, NDCG, MRR y tasa de aciertos. Mido antes y después para cuantificar la mejora.
¿También ajustas los prompts del LLM?
Mi enfoque es la calidad de recuperación. Mejor recuperación reduce hallucinations sin trucos en los prompts. Pero puedo asesorar sobre la estructura del prompt.
