Ik debug je rag chatbot en los op waarom hij verkeerde antwoorden geeft

Je RAG chatbot werkte in de demo. In productie hallucineert hij prijzen, verzint hij beleidsregels, of antwoordt hij vol vertrouwen met het verkeerde document. Iedereen zegt dat je reranking moet toevoegen of de prompt moet herschrijven, dat is stap 4, en dat is zelden waar de bug echt zit.

Ik debug RAG-systemen op dezelfde manier als elk ander productie systeem: van boven naar beneden, beginnend met wat daadwerkelijk is opgehaald, niet wat het model zei. De meeste verkeerde antwoorden komen doordat de juiste chunk nooit bij het model kwam, niet omdat de LLM "dom" is. Ik scheid de twee voordat ik iets doe, omdat de oplossing voor elk heel anders is en gokken je tijd en geld kost.

Ik werk professioneel aan productie LLM-pipelines met multi-model validatie, schema-gedwongen outputs, retry-beperkte regeneratielussen, dus ik ben gewend om de daadwerkelijke failure mode te vinden in plaats van fixes tegen een muur te gooien.

Wat ik controleer: retrieval nauwkeurigheid, chunking grenzen, context samenstelling, prompt truncatie, en of het model de juiste context verkeerd leest of deze nooit ziet.

Stuur me 5-10 van je slechtste verkeerde antwoorden voordat je bestelt. Ik vertel je eerlijk of dit een snelle fix is of een diepere rebuild.