Ich baue eine rag ai Wissensdatenbank für technische Teams auf

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Amine E.
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build a rag ai knowledge base for technical teams
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Technische Teams suchen Dokumentationen nicht immer mit perfekten Schlüsselwörtern.


Ein Techniker könnte ein Maschinenproblem in natürlicher Sprache beschreiben, während eine andere Anfrage einen genauen Alarmcode, Parameter, Teilenummer oder Modellbezeichnung enthalten könnte.


Ich entwickle interne RAG-Wissensassistenten, die beide Szenarien abdecken.


Dein Team kann Handbücher, Verfahren und technische Dokumente konversationell durchsuchen und dabei trotzdem genaue technische Kennungen abrufen, wenn Präzision gefragt ist.

Antworten können Dokument- und Seitencitations enthalten, und der Assistent kann explizit berichten, wenn die verfügbaren Dokumente eine Antwort nicht unterstützen.


Je nach Paket kann ich umsetzen:

- strukturierte, abschnittsbezogene Dokumentenaufnahme;

- semantische und PostgreSQL-volle Text-Hybridabfrage;

- genaue Suche nach Alarm-, Parameter-, Modell-, Teile- oder Policy-Identifikatoren;

- Antworten mit Dokument- und Seitencitations;

- explizites Verhalten bei unzureichender Beweislage;

- Unterstützung für Gesprächshistorie und Mehrfachrunden;

- Authentifizierung, Rollen, Verwaltung, Nutzungssteuerung und Pilotüberwachung;

- einen Evaluationssatz mit Retrieval, Grounding, Zitierung und Verhaltensanalyse.

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Amine E.

RAG and Full Stack AI Developer

  • AusMarokko
  • Mitglied seitAug. 2026

  • Sprachen

    Arabisch, Englisch, Französisch
I build grounded AI assistants and RAG chatbots that turn PDFs, manuals, SOPs, policies, and internal knowledge into reliable answers with source citations. I focus on retrieval quality, document ingestion, exact identifiers, insufficient-evidence handling, and clean web chat experiences. I’ve built SourceChat, a working multi-format document RAG app, plus a technical knowledge assistant using hybrid vector + full-text retrieval. My stack includes Node.js/NestJS, React, OpenAI, Gemini, PostgreSQL/pgvector, Pinecone, and LangChain.

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