Ich werde ein Produktions-RAG-System aufbauen und bereitstellen

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AYESHA SHAHID
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build and deploy a production rag system
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Über diesen Service

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Hast du es satt, durch lange PDFs oder Berichte zu scrollen? Ich erstelle eine maßgeschneiderte RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Anwendung, mit der du mit deinen Dokumenten chatten und sofort genaue, zitierte Antworten erhalten kannst.

Ich bin ein veröffentlichter ML-Forscher (Springer Nature, 2026) mit praktischer Erfahrung im Aufbau von Produktions-RAG-Systemen, nicht nur einfachen Tutorials.


WAS ICH BAUE:

  • PDF/Dokument Q&A-System: beliebiges Dokument hochladen, Fragen stellen, zitierte Antworten bekommen.
  • Knowledge-Base-Chatbot verbindet deine Daten, Richtlinien oder Handbücher mit einem KI-Assistenten.
  • Medizinisch/rechtlich/technisches Dokumenten-Assistenzsystem.
  • RAG-Pipeline mit Halluzination-Verhinderung und Quellenangaben.
  • Multi-Dokument RAG mit Filterung und Metadaten-Suche.


MEIN TECH-STACK:

  • LangChain + FAISS / ChromaDB für Retrieval
  • Llama 3, Mistral oder GPT-4 für Generation
  • Streamlit oder FastAPI für die Oberfläche
  • Docker für Deployment
  • HuggingFace Spaces oder deine bevorzugte Cloud


WARUM DU MICH WÄHLEN SOLLTEST:

  •  Echte RAG-Systeme mit Live-Demos verfügbar.
  • Akademische Strenge: Ich baue KI, die genau ist, nicht nur beeindruckend.
  • Lieferungen beinhalten sauberen Quellcode und Dokumentation.


Schreib mir vor der Bestellung, um deine Datenstruktur zu besprechen. Lass uns deinen KI-Assistenten aufbauen.

  • KI-Engine

    • GPT
    • Llama
    • Andere

  • Programmiersprache

    • Python
    • Andere

Lerne AYESHA SHAHID kennen

AYESHA SHAHID

ML Researcher, Healthcare AI, RAG and LLM Apps, Springer Published

  • AusPakistan
  • Mitglied seitMai 2026
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde

  • Sprachen

    Urdu, Englisch
Published ML researcher (Springer Nature, 2026) specializing in healthcare AI, RAG applications, and production ML systems. I've trained 15+ model architectures, including BiLSTM, CNN, XGBoost, and LLMs across medical and NLP domains. I build RAG apps with LangChain and FAISS, ML pipelines with FastAPI and Docker, and deep learning models for classification and prediction. Every delivery is clean, documented, and production-ready, not just a notebook.

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