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Ich stimme LLM fein ab und erstelle einen individuellen rag-Chatbot mit gpt und llama
Arslan Ali
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Möchtest du eine KI, die smarter ist als ChatGPT und auf deinen eigenen Daten trainiert wurde?
Ich optimiere LLMs wie LLaMA, DeepSeek, GPT und Mistral und baue maßgeschneiderte RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation), damit deine KI mit deinen eigenen Dokumenten antwortet und nicht mit generischen Internetdaten. Ob du einen privaten KI-Assistenten, einen domänenspezifischen Chatbot oder eine smartere API mit LLM-Antrieb brauchst – du erhältst eine präzise, optimierte und skalierbare Lösung, die um deine Daten herum aufgebaut ist.
Was du bekommst:
- Feinabstimmung auf LLaMA, DeepSeek, GPT oder andere LLMs
- Datensatzbereinigung und -vorverarbeitung
- Maßgeschneiderter RAG-Chatbot mit FAISS oder Weaviate
- Einrichtung von LangChain- oder LlamaIndex-Pipelines
- OpenAI API-Optimierung mit besseren Prompts und Kontext
- Komplette Deployment-Unterstützung: API, Docker oder Supabase
Deine Daten. Dein Modell. Deine Regeln.
Schreib mir vor der Bestellung, damit ich deinen Anwendungsfall prüfen und die passende Lösung empfehlen kann.
Lerne Arslan Ali kennen
Arslan Ali
AI Engineer
- AusPakistan
- Mitglied seitJuni 2024
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung7 Monate
Sprachen
Urdu, Deutsch, Französisch, Englisch
I'm an AI Engineer with 3+ years of experience building production-ready AI solutions for startups and businesses. I specialize in AI SaaS applications, LLM-powered assistants, RAG systems, AI agents, and workflow automation. I develop scalable backends with FastAPI, modern React.js frontends, and intelligent systems that process text, images, and voice. From enterprise chatbots to autonomous multi-agent platforms, I deliver reliable, secure, and production-ready AI products that solve real business problems.
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FAQ
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Was ist der Unterschied zwischen dem Fine-Tuning eines LLM und dem Aufbau eines RAG-Chatbots?
Beim Fine-Tuning wird das Modell selbst anhand deiner Daten neu trainiert, wodurch sich seine Reaktionen grundlegend ändern. RAG behält das Basismodell bei, verbindet es aber mit einer live Wissensquelle – deinen Dokumenten oder deiner Datenbank – damit es in Echtzeit präzise Antworten liefert. Ich nutze, was am besten zu deinem Anwendungsfall passt, manchmal beides zusammen.
Mit welchen LLMs arbeitest du — kannst du speziell LLaMA oder DeepSeek fine-tunen?
Ja. Ich arbeite mit LLaMA, DeepSeek, Mistral und GPT-basierten Modellen und wähle das passende je nach Budget, Datenmenge und ob du Open-Source (self-hosted) oder API-basiert einsetzen möchtest.
Bleiben meine Daten während des Fine-Tunings privat?
Ja. Dein Datensatz wird nur zum Trainieren deines Modells verwendet und nicht geteilt, wiederverwendet oder über den Projektumfang hinaus gespeichert. Wenn du vor dem Teilen sensibler Daten eine unterschriebene NDA brauchst, bin ich dafür offen.
Wie funktioniert der Deployment, sobald das Modell fertig ist?
Je nach deiner Infrastruktur deploye ich über eine REST-API, einen Docker-Container für Self-Hosting oder Supabase für ein verwaltetes Backend – was am besten zu deiner bestehenden Infrastruktur und deinem technischen Komfort passt.
