EWALUACJA RAG

Observability i zapewnienie jakości dla AI na produkcji

Zbuduj infrastrukturę ewaluacji która wykrywa regresje zanim zrobi to użytkownik. Metryki RAGAS, trace LangSmith i automatyczne bramki jakości dla produkcyjnych systemów RAG.

3-4 tygodnie
6 technologies
4 deliverables
Umów konsultację Zobacz usługi

Zakres usługi

Benchmarki bazowe RAGAS (precision, recall, faithfulness)

Dashboard observability LangSmith

Zestaw testów regresji z integracją CI/CD

Wykrywanie halucynacji i monitoring kosztów

Jak wygląda współpraca

Sprawdzony proces, który przynosi rezultaty

1

Rozpoznanie

Poznajemy Twój biznes, wyzwania i cele — poprzez warsztaty i rozmowy z zespołem.

2

Projektowanie

Wspólnie projektujemy architekturę rozwiązania i tworzymy szczegółowy plan realizacji.

3

Realizacja

Iteracyjna implementacja z regularnymi prezentacjami postępów i zbieraniem opinii.

4

Wsparcie

Wsparcie po wdrożeniu, przekazanie wiedzy zespołowi i rekomendacje dalszego rozwoju.

Zastosowania

  • Bazowe benchmarki jakości systemów RAG
  • Automatyczny pipeline testów regresji
  • Wykrywanie i monitoring halucynacji
  • Śledzenie i optymalizacja kosztów LLM

Dla kogo

  • Zespoły z RAG na produkcji
  • Zespoły AI potrzebujące zapewnienia jakości
  • Branże regulowane wymagające audytowalności

Nie dla

  • Projekty tylko prototypowe, nieidące na produkcję
  • Brak budżetu na infrastrukturę ewaluacji
  • Systemy jednozapytaniowe bez wymagań jakościowych

Co dostarczamy

Co dostarczamy

  • 01
    Raport bazowy ewaluacji RAGAS
  • 02
    Konfiguracja observability LangSmith
  • 03
    Automatyczny zestaw testów regresji
  • 04
    Dashboard monitoringu jakości

Stos technologiczny

RAGAS LangSmith Python OpenAI Claude API PostgreSQL

Czas realizacji

3-4 tygodnie

Estimated project duration

Powiązane realizacje

Technologia ubezpieczeniowa

System RAG do przetwarzania dokumentów

W Insly prowadziłem rozwój systemu RAG (Retrieval-Augmented Generation), który daje brokerom ubezpieczeniowym szybkie, kontekstowe odpowiedzi o szczegółach polis. System łączy tradycyjne wyszukiwanie z embeddingami wektorowymi i obsługuje złożone zapytania od 23 różnych ubezpieczycieli.

Wyzwanie

Brokerzy ubezpieczeniowi potrzebowali szybko znajdować informacje w tysiącach dokumentów polis od 23 różnych ubezpieczycieli, każdy z unikalnym formatem i terminologią.

90% Szybsze wyszukiwanie dokumentów
25+ Projektów zarządzanych w monorepo
23 Ubezpieczycieli zintegrowanych przez Calcly
Python FastAPI Elasticsearch Qdrant AWS Bedrock Go PostgreSQL
Czytaj więcej
EdTech / E-Learning

Migracja do mikroserwisów

CloudAcademy potrzebowała migracji serwisu autoryzacji treści z Kotlin do Go jako część szerszej standaryzacji. Prowadziłem tę migrację zapewniając zero przestojów i tworząc nowe mikroserwisy według wzorców DDD.

Wyzwanie

Legacy serwis Kotlin miał wąskie gardła wydajnościowe i był trudny w utrzymaniu. Zespół potrzebował standaryzacji na Go dla lepszej spójności mikroserwisów.

3x Poprawa wydajności
60% Zmniejszone zużycie pamięci
0 Przestoju podczas migracji
Go Python AWS Kubernetes Docker gRPC PostgreSQL
Czytaj więcej
Logistyka i Transport

Platforma analityczna floty i planowania kierowców

Zbudowałem platformę analityczną dla firmy logistycznej zarządzającej 324 ciągnikami i 470+ kierowcami. System agreguje dane z wielu wewnętrznych źródeł—systemu harmonogramowania (Navigator), bazy HR i rejestru pojazdów—dostarczając zunifikowane raportowanie bilansu kierowca-pojazd, wykrywanie anomalii i metryki operacyjne.

Wyzwanie

Dane operacyjne rozproszone między systemem harmonogramowania, bazą HR i rejestrem pojazdów bez zunifikowanego widoku dostępności kierowców vs pojemności floty.

40% Widoczność bilansu kierowca-pojazd
100K+ Typów anomalii wykrywanych automatycznie
15min Raporty generowane dziennie
Go PostgreSQL Redis Kubernetes gRPC TimescaleDB
Czytaj więcej

Gotowy, żeby ruszyć z projektem?

Porozmawiajmy o Twoich potrzebach. Pierwsza konsultacja jest bezpłatna.

Umów konsultację Zobacz portfolio