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Ich baue eine Produktions-RAG-Pipeline mit Vektor-Datenbank, LangChain und FastAPI
Muhammad Afzal
Level 2
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Die meisten RAG-Systeme scheitern in der Produktion, sie halluzinieren, verlieren den Kontext und zeigen irrelevante Ausschnitte. Ich baue RAG, die das nicht tut.
AI-Ingenieur, über 5 Jahre Erfahrung, mehr als 125 Projekte umgesetzt. Ich entwickle Retrieval-Systeme, die präzise antworten, Quellen zitieren und im echten Einsatz bestehen, nicht nur in Demo-Datensätzen.
WAS ICH BAUE
- Multi-Source-Ingestion – PDFs, Webseiten, Datenbanken, APIs
- Intelligentes Chunking, passend zu deinen Daten
- Hybrides Suchen – Vektor + BM25 für höhere Genauigkeit
- Re-Ranking, um die relevantesten Ausschnitte anzuzeigen
- Zitate – jede Antwort verweist genau auf die Quelle
- Agentenbasiertes RAG – Agent entscheidet, was und wann abgerufen wird
- Evaluationsbericht zu Faithfulness & Relevanz Benchmarks
- FastAPI-Backend, kein Streamlit-Demo
MEIN STACK
- LangChain
- LlamaIndex
- LangGraph
- pgvector
- Pinecone
- Qdrant
- OpenAI
- Claude
- LangSmith
- RAGAS
- FastAPI
- Next.js
WAS MICH AUSMACHT Ich baue nicht nur einen Retriever, ich messe ihn auch. Du erhältst einen Evaluationsbericht darüber, wie genau deine RAG deine echten Fragen beantwortet, vor der Lieferung optimiert.
SAG MIR
- Welche Datenquellen?
- Welche Fragen muss es beantworten?
- Nur Chat-UI oder Backend-API?
Lasst uns RAG bauen, dem du vertrauen kannst.
Lerne Muhammad Afzal kennen
Muhammad Afzal
AI engineer building AI agents, chatbots, and full stack web apps that convert
Level 2
- AusPakistan
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung3 Wochen
Sprachen
Englisch, Französisch, Deutsch, Spanisch
I'm an AI engineer and full-stack developer with 5+ years and 125+ delivered projects for international clients. I build production AI: RAG chatbots with citations, tool-calling agents, and workflow automation, on top of solid full-stack foundations in Next.js, TypeScript, FastAPI, and PostgreSQL. I'm currently completing an M.Sc. in AI and Data Analytics in Germany. I care about systems that can be trusted, measured, and operated, not just demoed. Tell me what you're building and I'll tell you the fastest reliable way to ship it.
Automatische Übersetzung
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich KI-Entwicklung
FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist der Unterschied zwischen deinem RAG und einem einfachen Chatbot mit Dateiupload?
Einfache RAG-Tools chunkieren naiv, machen eine einzelne Vektor-Suche und liefern das zurück, was kommt. Ich füge hybrides Suchen (Vektor + Keyword), Re-Ranking, Halluzinationsreduktion und Zitier-Tracking hinzu. Du bekommst messbare Genauigkeit, nicht nur Hoffnung.
Welche Vektor-Datenbank sollte ich verwenden – Pinecone oder pgvector?
Wenn du bereits PostgreSQL nutzt, ist pgvector einfacher zu bedienen und oft ausreichend. Pinecone ist besser für sehr große Dokumentenmengen, die skalierbar sein müssen. Ich empfehle je nach deinem Umfang und deiner Infrastruktur.
Kann es auch gescannte PDFs verarbeiten?
Ja, mit OCR-Vorverarbeitung. Füge es bei deiner Anfrage hinzu, wenn du mir schreibst.
Was enthält der Evaluationsbericht?
Kontextgenauigkeit, Kontextrecall, Faithfulness (Verhält sich die Antwort widersprüchlich zur Quelle?) und Relevanz der Antwort – gemessen an einem Testset deiner echten Fragen.
Kannst du eine Chat-Schnittstelle hinzufügen?
Ja – das ist im Premium-Paket enthalten. Next.js-Frontend mit Gesprächshistorie, Quellenanzeige und Dokumentenupload.
