Ich entwerfe ein skalierbares rag-system mit ai-integration


Über diesen Service
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Willkommen bei Architecton AI Solutions. Wir sind spezialisiert darauf, fragmentierte Unternehmensdaten in eine 'Single Source of Truth' für Generative AI umzuwandeln.
Geführt von einem Solution Architect mit über 17 Jahren Erfahrung in Data Engineering und 10 Jahren in Machine Learning, bauen wir RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Systeme, die auf Genauigkeit, Sicherheit und null Halluzinationen ausgelegt sind.
Unsere RAG-Architektur-Expertise:
- Data-First-Grundlage: Wir nutzen tiefgehendes Know-how in SQL, PL/SQL und ETL (Informatica), um robuste Pipelines zwischen deinen relationalen Datenbanken und Vektor-Speichern zu erstellen
- Fortschrittliche Retrieval-Techniken: Wir implementieren semantische Suche, Metadaten-Filterung und Re-Ranking mit Pinecone, Weaviate oder Azure AI Search.
- Unternehmenssicherheit: Wir planen mit einer 'Security-First'-Einstellung, nutzen Azure Key Vault für Geheimnisverwaltung und stellen RBAC-Konformität sicher.
- Halluzinationsminderung: Wir verwenden fortschrittliche Grounding-Techniken, damit dein LLM (GPT-4, Claude oder Llama) nur auf deine verifizierten Firmendaten antwortet.
Warum mit Architecton AI zusammenarbeiten? Wir liefern nicht nur Code, sondern architektonische Blaupausen, die mit globalen IT-Standards übereinstimmen. Ob du deine Dokumentation verbessern willst oder mehr, wir sind für dich da.
Lerne Bheemesh M kennen
Principal AI Architect Enterprise GenAI, Agentic Workflows
- AusIndien
- Mitglied seitMärz 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch
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Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich KI-Entwicklung
FAQ
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Wie stellst du sicher, dass das RAG-System nicht "halluziniert"?
Als Solution Architect mit über 10 Jahren in ML setze ich fortschrittliche 'Grounding'-Techniken und Metadaten-Filterung ein. Das stellt sicher, dass dein LLM nur auf deine bereitgestellten Firmendaten antwortet.
Kannst du das mit meiner bestehenden SQL- oder Oracle-Datenbank integrieren?
Ja. Ich habe umfangreiche Erfahrung in SQL, PL/SQL und ETL Informatica. Ich spezialisiere mich auf den Aufbau der Datenpipelines, um deine relationalen Datenbanken mit Vektor-Speichern für Echtzeit-AI-Retrieval zu synchronisieren.
Mit welchen LLMs arbeitest du für RAG?
Ich plane Lösungen hauptsächlich mit Azure OpenAI (GPT-4), AWS Bedrock (Claude/Llama) und Open-Source-Modellen über LangChain und Haystack.
Ist meine Daten während des Retrieval-Prozesses sicher?
Sicherheit hat für mich oberste Priorität. Ich entwerfe Architekturen, die Azure Key Vault für Geheimnisverwaltung nutzen und sicherstellen, dass Daten innerhalb deiner sicheren Cloud-Perimeter verarbeitet werden.
Stellst du Dokumentation für die Architektur bereit?
Ja. Jedes Projekt beinhaltet eine technische Übersicht. Für Premium-Tiers stelle ich eine vollständige Architektur-Blueprint bereit, die für interne IT-Stakeholder-Reviews geeignet ist.

