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Ich werde ein produktionsbereites RAG-System bauen, um mit deinen Dokumenten mithilfe von LLM zu chatten
Maßgeschneiderte NLP-, RAG- und LLM-Systeme für die Produktion, nicht nur Demos
Die meisten AI-Projekte scheitern, weil sie nie über Demos hinauskommen. Ich baue solche, die tatsächlich funktionieren.
Ich erstelle NLP-Pipelines, RAG-Systeme, AI-Agenten und Automatisierungen für ...
Über diesen Service
Möchtest du direkt Fragen an deine PDFs, Dokumente oder
internen Daten stellen und sofort genaue, Quellen-basierte Antworten erhalten?
Ich baue produktionsreife RAG-Systeme, die deine privaten
Dokumente mit einem leistungsstarken LLM verbinden, sodass dein Team präzise,
halluzinationsfreie Antworten aus DEINEN Daten erhält, nicht nur generische KI-Vermutungen.
WAS ICH BAUE:
Individuelle RAG-Pipeline (End-to-End, vollständig dokumentiert)
Dokumentenaufnahme (PDF, Word, Excel, CSV, Notion, URLs)
Vektordatenbank-Setup (FAISS, Pinecone, Chroma)
Semantische + Hybrid-Abfrage (BM25 + dichte Vektoren)
LLM-Integration (GPT-4, Claude, LLaMA, Mistral)
Konversationelles Gedächtnis & Quellenangabe
FastAPI / Streamlit UI + Docker-Deployment
PERFEKT FÜR:
Unternehmen, die interne Wissensdatenbanken abfragen
Rechtliche, medizinische & Finanz-Dokumententeams
SaaS-Gründer, die KI-Wissensprodukte entwickeln
Die meisten RAG-Tools sind Demos. Ich baue Systeme, die von Anfang an
in Produktion funktionieren, mit richtigem Chunking, Re-Ranking und
Halluzinationsreduktion.
Schreib mir VOR der Bestellung, um die passende
Architektur für deinen speziellen Anwendungsfall zu bestätigen.
Frameworks:
scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Datentyp:
Text
Programmiersprache:
Python
•
SQL
•
Colab
•
NoSQL
•
MLflow
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Dokumententypen kann das RAG-System verarbeiten?
Das System kann PDFs, Word-Dokumente (DOCX), Excel-Tabellen, CSVs, einfache Textdateien, Markdown-Dateien, Notion-Exporte und Web-URLs aufnehmen. Für die Standard- und Premium-Pakete erstelle ich eine Multi-Format-Absorptions Pipeline, die all diese Typen in einem einheitlichen System verarbeitet.
Wird das RAG-System halluzinieren oder Antworten erfinden?
Genau das soll RAG verhindern. Im Gegensatz zu standardmäßigen LLMs, die Antworten nur aus Trainingsdaten generieren, holen meine RAG-Systeme tatsächliche Passagen aus deinen Dokumenten und generieren dann Antworten, die auf diesem abgerufenen Inhalt basieren.
Brauche ich meinen eigenen OpenAI- oder LLM-API-Schlüssel?
Bei cloudbasierten LLMs wie GPT-4 oder Claude brauchst du deinen eigenen API-Schlüssel (direkt von OpenAI/Anthropic zu den üblichen Tarifen berechnet). Ich kann das System auch mit vollständig Open-Source, lokal laufenden Modellen wie LLaMA oder Mistral bauen, die keinen API-Schlüssel benötigen und keine laufenden Kosten verursachen.
Wie viele Dokumente kann das System verarbeiten?
Das Standard-Paket ist für bis zu 500 Dokumente oder etwa 50MB Textinhalt optimiert. Das Premium-Paket nutzt skalierbare Vektordatenbanken (Pinecone oder Weaviate), die Millionen von Dokumenten verarbeiten können und mit deinen Anforderungen wachsen.
Werde ich das System selbst warten und aktualisieren können?
Ja – das ist ein zentraler Bestandteil jeder Lieferung. Du erhältst sauberen, gut kommentierten Python-Code, eine detaillierte README und Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Hinzufügen neuer Dokumente, Aktualisieren der Wissensbasis und Deployment.
Kannst du das RAG-System in meine bestehende Website oder App integrieren?
Ja. Jede Standard- und Premium-Lieferung beinhaltet ein FastAPI-Backend mit REST-Endpunkten, was bedeutet, dass das RAG-System in jede bestehende Anwendung integriert werden kann – sei es eine Web-App, mobile App, Slack-Bot, Kundenservice-Tool oder internes Dashboard.
