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Ich werde eine produktionsbereite rag-Pipeline für deine Dokumente und Wissensbasis aufbauen
Alan S
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Deine Dokumente enthalten wertvolles Wissen. Dein Team findet es nicht schnell genug.
Die meisten RAG-Implementierungen scheitern in der Produktion, weil sie für Demos gebaut wurden.
Ich verfolge einen diagnostischen Ansatz: Chunking-Strategie, Einbettungsmodell und
Retrieval, speziell auf deine Dokumente und deinen Anwendungsfall abgestimmt.
WAS DU BEKOMMST
Voll funktionsfähige RAG-Pipeline (Python-basiert)
Einrichtung des Vektorspeichers (Chroma, Pinecone oder Weaviate)
Chunking und Retrieval, auf deine Dokumentenstruktur abgestimmt
Sauberer, dokumentierter Code, den du warten kannst
Technische Übergabedokumentation
7 Tage Support nach Lieferung für Bugs und Integrationsfragen
GEEIGNET FÜR
PDFs, Dokumente oder Textdateien, die du in natürlicher Sprache abfragen möchtest
Interner Assistent oder kundenorientierter Chatbot
Vorhandener RAG-Prototyp, der nicht gut funktioniert
Echtzeit- / Live-Web-Scraping-Pipelines
Full-Stack-App mit Frontend-UI
Fertige Webanwendung oder gehosteter Chatbot-Interface (dieses Gig liefert Backend-Code, kein bereitgestelltes Produkt)
Bevor ich beginne, stelle ich einige Fragen, um deine Dokumente, den Anwendungsfall und die Leistungsanforderungen zu verstehen. Die richtige Lösung hängt von der Diagnose ab.
Schreib mir vor der Bestellung, wenn du unsicher bist, welches Paket passt.
Lerne Alan S kennen
Alan S
AI Engineer
- AusMexiko
- Mitglied seitAug. 2025
Sprachen
Spanisch, Englisch
I help businesses design and implement RAG pipelines, autonomous agents, and MCP-based architectures that solve real operational problems. My approach is diagnostic first, mapping the actual bottleneck before writing code.
Automatische Übersetzung
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Arbeitest du mit Dokumenten in Spanisch oder anderen Sprachen?
Ja. Ich wähle Embedding-Modelle, die für deine Dokumentensprache geeignet sind. Mehrsprachige Pipelines werden unterstützt.
Welches LLM verwendet die Pipeline?
OpenAI (GPT-4/3.5), Anthropic (Claude), Google (Gemini) oder Open-Source-Modelle, je nach deiner Präferenz und Budget. Wir stimmen das vor Beginn ab.
Brauche ich technisches Wissen, um das gelieferte System zu nutzen?
Nein. Jede Lieferung beinhaltet ein Übergabedokument, das für nicht-technische Nutzer geschrieben ist, plus ein kurzes Walkthrough-Video auf Wunsch.
Kannst du ein RAG-System verbessern, das ich bereits gebaut habe?
Ja. Schreib mir mit Details zu deiner aktuellen Konfiguration und den Problemen, die du hast.
Was ist, wenn meine Dokumente vertraulich sind?
Du kannst eine gereinigte Beispiel-Datei für die Entwicklung teilen. Das endgültige System läuft auf deiner Infrastruktur oder deinen API-Schlüsseln, deine Daten passieren niemals Dritte.
