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Observabilité LLMOps auto-hébergée pour RAG — décorateur @track, consensus multi-juges
Détecter les hallucinations silencieuses et la dérive des modèles en production RAG est pratiquement impossible sans annotation humaine continue et coûteuse, et un juge LLM unique n'est pas fiable à lui seul.
Entrez un triplet question/réponse/contexte pour voir un score de fiabilité réel calculé par plusieurs juges.
Accédez à toutes les interfaces, tableaux de bord de production et fonctionnalités complètes sur l'application hébergée.
Détecter les hallucinations silencieuses et la dérive des modèles en production RAG est pratiquement impossible sans annotation humaine continue et coûteuse, et un juge LLM unique n'est pas fiable à lui seul.
Décorateur @track instrumentant tout pipeline RAG pour la pertinence de récupération, la fidélité, le coût et la latence, visualisables dans un tableau de bord auto-hébergé (stockage SQLite/PostgreSQL). Consensus multi-juges hétérogène (Claude Haiku, Groq gpt-oss-120b, GPT-5-mini, Gemini 3.5 Flash) pondéré par exactitude, avec limitation de débit et cache disque persistant. Un juge symbolique à coût API nul complète le panel LLM.
Résultat publié : ROC-AUC 0.8709 → 0.9191 pour Fusion juge symbolique + panel multi-LLM. Il décrit la performance dans un test défini, pas une garantie universelle.
Protocole complet disponible sur demande
Résultat publié : 0.860 exactitude, 0.867 F1, 0.902 ROC-AUC pour Consensus hétérogène à 4 juges. Il décrit la performance dans un test défini, pas une garantie universelle.
Protocole complet disponible sur demande
Résultat publié : Écart-type 0.217 (erreurs) vs 0.082 (correctes) pour Signal de désaccord du panel. Il décrit la performance dans un test défini, pas une garantie universelle.
Protocole complet disponible sur demande
Conformément au principe déontologique, chaque résultat est publié à côté de ses limites connues pour une rigueur d'ingénierie absolue :
Disponible pour des audits d'architectures RAG, des implémentations d'agents gouvernés et du conseil en optimisation de données.