Ich baue RAG-Systeme mit Vektor-Suche und OpenAI auf

Möchtest du "Mit deinen Daten chatten", weißt aber nicht, wie du das aufbaust?

Generische KI-Modelle wie ChatGPT kennen dein Business nicht. Sie halluzinieren oder geben allgemeine Antworten. Du brauchst ein RAG (Retrieval-Augmented Generation) System, das Fragen ausschließlich anhand deiner privaten Dokumente, PDFs oder Datenbank beantwortet.

Ich bin ein KI-Ingenieur, der sich auf den Bau von produktionsbereiten RAG-Systemen spezialisiert hat. Ich schreibe nicht nur Skripte, sondern baue intelligente Pipelines, die genaue Informationen abrufen und die Quellen zitieren.

• Individuelle Wissensdatenbank: PDFs, Word, CSV, Notion oder Website-Daten.
• Vektorsuche: Mit Pinecone, Weaviate oder ChromaDB für semantisches Verständnis.
• Intelligente Abfrage: Hybride Suche (Keyword + Semantik), um hohe Genauigkeit zu gewährleisten.
• Keine Halluzinationen: Strenge System-Prompts, damit die KI sich an deine Daten hält.
• LLMs: OpenAI (GPT-4o), Claude 3.5 oder lokale LLMs (Llama 3 via Ollama).
• Frameworks: LangChain, LlamaIndex, LangGraph.
• Vektorspeicher: Pinecone, Supabase, ChromaDB, FAISS.
• Frontend: Streamlit, Chainlit oder eine individuelle Next.js UI.

Ich verstehe die Feinheiten von Chunking und Embeddings (entscheidend für die Genauigkeit).

Ich kann "Agenten" bauen, die nicht nur antworten, sondern auch handeln (über LangGraph).

Skalierbare Architektur.