Ik voer red-teaming uit voor de veiligheidsevaluatie van chatbots rag-agent


Over deze dienst
Automatische vertaling
Ik ga je AI-chatbot red-teamen op hallucinaties, prompt injection en onveilige outputs
Omschrijving:
Voor de lancering iemand laten proberen je assistent te kraken. Ik pak het systematisch aan: prompt injection, jailbreaks, off-topic drift, PII-lek, gelegde citaties, en domeinspecifieke faalmodi (medisch, juridisch, financieel). Je krijgt een op ernst gescoord bevindingenlog met reproduceerbare cases en mitigatie-instructies, plus een regressieset zodat de fixes blijvend zijn.
Maak kennis met Bharath
LLM AI Model Evaluation Specialist , QA automation Architect ,Eval pipelines
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindssep 2021
- Gem. reactietijd1 uur
- Laatste levering8 maanden
Talen
Engels, Tamil, Hindi
Automatische vertaling
Andere AI-development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Moet ik mijn productiegegevens delen?
Nee. Ik werk met monsters die jij kiest, synthetische data of een geredigeerde export. Alles blijft onder jouw NDA en wordt bij levering verwijderd.
Welke evaluatietools gebruik je?
Promptfoo, LangSmith, Ragas, DeepEval, of een simpele Python/pytest-harnas. Ik kies wat bij jouw stack past
Kun je een RAG-systeem of een agent evalueren, niet alleen een enkele prompt?
Ja. Voor RAG beoordeel ik retrieval en generatie apart (contextuele precisie/herinnering, betrouwbaarheid, relevantie van het antwoord). Voor agents beoordeel ik de correctheid van tool-aanroepen en taakafronding.
Wat betekent "LLM-as-judge" en is het betrouwbaar?
Een tweede model beoordeelt outputs volgens een rubric die ik met jou opzet. Ik calibrateer het aan een door mensen gelabelde steekproef zodat je weet hoeveel je op de scores kunt vertrouwen.
Doe je ook aan red-teaming of modelvergelijking?
Ja — beide zijn aparte gigs op mijn profiel, of voeg ze hier als extra's toe.

