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Ich baue dein Unternehmens-RAG-System und institutionelle AI-Wissensdatenbank auf
Ajilo Myde
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Deine Unternehmens-AI halluziniert. Das Problem ist nicht deine Daten, sondern deine RAG-Architektur.
Standard-Vector-Datenbank-Implementierungen scheitern auf Unternehmensebene aus drei Gründen: schlechte Chunking-Strategie, schwache Retrieval-Logik und keine Quellenverifizierung. Das Ergebnis ist eine AI, die selbstbewusst klingt und faktisch falsch liegt. In einem Unternehmen ist das eine Haftung.
Als AI-Engineer baue ich institutionelle Wissensdatenbanken mit maßgeschneiderten LLM-Grounding-RAG-Systemen, die Quellen zitieren, Zugriffskontrollen respektieren und keine eingeschränkten Daten offenlegen.
Was ich baue:
- Institutionelles RAG mit Multi-Source-Ingestion, präzisem Chunking, verifizierter Abfrage
- Vector-Datenbank pgvector, Pinecone oder Weaviate, passend zu deinen Souveränitätsanforderungen
- LangChain / LangGraph für Multi-Step-Reasoning, Tool-Calling, Agent-Orchestrierung
- MCP-Integration mit Live-Verbindung zu deinen Datenbanken, CRMs und Dokumentensystemen
- Daten-Souveränität AI, selbstgehostet, deine Daten werden nie für das Training öffentlicher Modelle genutzt
Deine Unternehmens-AI zitiert Quellen. Dein Rechtsteam genehmigt die Architektur. Mitarbeiter vertrauen den Ergebnissen.
Schreib mir mit deinen Datenquellen und Compliance-Anforderungen, ich prüfe deine RAG-Bereitschaft in 24 Stunden.
Lerne Ajilo Myde kennen
Ajilo Myde
Enterprise AI and Systems Architect
- AusNigeria
- Mitglied seitMai 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch, Deutsch, Französisch, Spanisch
I implement AI & automation for established companies, not startup MVPs. Internal enterprise system.
Four categories for operations, IT, & executive teams:
→ Corporate RAG: institutional knowledge base, Data Sovereignty AI, LangChain, MCP
→ Legacy Modernization: Microsoft Access, desktop apps, ERP migration to Supabase cloud
→ Internal Automation: n8n Enterprise, approval workflows, ERP sync, compliance trails
→ API Design & Integration: RESTful API architecture, enterprise integration, webhooks
Proprietary data. Compliance requirements. Production-grade. Message me with your current system.
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Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Software-Entwicklung
FAQ
Automatische Übersetzung
Was unterscheidet ein institutionelles RAG-System von einem Standard?
Standard RAG ruft die nächstgelegenen Textchunks ab. Institutionelles RAG verifiziert die Quellenautorität, respektiert Dokumenten-Zugriffsrechte und liefert zitierte Antworten mit nachvollziehbarer Herkunft. Der Unterschied ist entscheidend, wenn deine AI Entscheidungen berät, nicht nur Fragen beantwortet.
Wie stellst du sicher, dass unsere proprietären Daten nicht für das Training öffentlicher AI-Modelle verwendet werden?
Ich baue self-hosted Deployments — deine Daten passieren niemals die Trainingspipelines von OpenAI oder Anthropic. API-Aufrufe nur für Inference, nicht für Training. Für maximale Souveränität setze ich Open-Source-Modelle auf deiner eigenen Infrastruktur ein, um eine vollständige Drittanbieter-Datenexposition zu vermeiden.
Was ist MCP und wie verbindet es sich mit unseren internen Systemen?
MCP (Model Context Protocol) ermöglicht deiner AI, in Echtzeit mit internen Systemen zu interagieren — Datenbanken, CRMs, Dokumenten-Repositories — anstatt auf einen statischen Index zu vertrauen. Die AI liest aktuelle Daten, nicht den Snapshot von letzter Woche. Ich nutze MCP, um dein Unternehmens-Gehirn mit Produktionssystemen zu verbinden.
Welche Vector-Datenbank sollten wir verwenden — pgvector, Pinecone oder Weaviate?
pgvector auf Supabase für Teams, die volle Daten-Souveränität und Selbst-Hosting-Kontrolle benötigen. Pinecone für hochskalierte Abfragen ohne Infrastrukturmanagement. Weaviate für multimodale Unternehmensaufbauten. Ich wähle basierend auf deinen Compliance-Anforderungen, Abfragevolumen und Deployment-Präferenzen.
Wie handhabst du Zugriffskontrollen für Knowledge Bases in mehreren Abteilungen?
Ich implementiere Dokumenten-Zugriffsrichtlinien mit Supabase Row Level Security — die Dokumente jeder Abteilung sind nur für autorisierte Nutzer zugänglich. Die AI kann eingeschränkte Inhalte nicht für unbefugte Anfragen offenlegen, egal wie die Frage formuliert ist.
