Ich repariere, debugge und optimiere dein rag pipeline oder ai chatbot

Dein RAG- oder LLM-Chatbot funktioniert in der Demo, aber scheitert bei echten Nutzern. Falsche Chunk-Auswahl, Halluzinationen, langsame Antworten, steigende API-Kosten. Das behebe ich.

Ich bin ein KI-Ingenieur, der ein Produktions-RAG-System mit Tausenden von Dokumenten auf Google Cloud betreut und täglich echte Nutzer bedient. Ich kenne alle Fehlerarten, die dieses Gig abdeckt.

Was ich repariere:

<li Schlechte Abfrage: Chunking-Strategie, Embeddings, Hybrid-Suche, Reranking<li Halluzinationen: Grounding, Zitate, Prompt-Struktur<li Latenz und Kosten: Caching, Modellwahl, Batch-Verarbeitung<li Fehlerhafte Ingestion: PDFs, gescrapte Daten, unordentliche Dokumente<li Keine Sichtbarkeit: Evaluationssetup, damit die Qualität messbar ist

Technologien: LangChain, LlamaIndex, individuelle Pipelines, OpenAI, Gemini, Claude, Pinecone, Qdrant, pgvector, Vertex AI Vector Search, FastAPI, GCP, AWS.

So funktioniert es: Du teilst dein Repo oder beschreibst dein Setup, ich prüfe es, und du erhältst eine schriftliche Diagnose mit priorisierten Fixes. Bei Standard und Premium setze ich die Fixes um und beweise die Verbesserung mit Vorher-Nachher-Tests.

Du besitzt den gesamten Code. NDA auf Anfrage. Schreib mir vor der Bestellung, damit ich den Umfang bestätigen kann.