Ich werde ein Produktions-RAG-System über deine Dokumente aufbauen

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chlee9
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Cheolhee Lee
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build a production rag system over your documents
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build a production rag system over your documents

Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Ich baue Produktions-RAG-Systeme, die aus DEINEN Dokumenten mit Zitaten antworten, nicht mit Halluzinationen.


Was du bekommst

- Dokumenten-Ingestion-Pipeline (PDF, DOCX, HTML, Notion, Confluence) mit layout-abhängiger Chunking

- Hybrider Retrieval-Ansatz: BM25 + dichte Vektoren + Reranking, abgestimmt auf dein eigenes Eval-Set

- Antwortsynthese mit Inline-Zitaten und Ablehnung, wenn Beweise fehlen

- FastAPI / Node-Service, Docker, CI und ein Admin-Dashboard für Re-Indexing


Warum ich

Ich liefere LLM-Systeme in Produktion. Kürzliche gemessene Ergebnisse: 70 % niedrigere p95-Latenz, 38 % geringere Servicekosten, 49 % weniger Ausgabewörter durch Kontext-Caching, strukturierte Ausgabe und Modell-Routing.


Stack

Python, TypeScript, LangChain, LlamaIndex, OpenAI / Anthropic / vLLM, pgvector, Qdrant, Elasticsearch, Postgres, Redis, Docker, AWS.


Sende mir eine Probe deiner Dokumente und die Fragen, die du beantwortet haben möchtest, und ich sage dir genau, was vor deiner Bestellung machbar ist.

  • Anwendungsart

    • Web-Applikation

  • KI-Typ

    • Chat
    • Produktivitäts-Tools

  • Programmiersprache

    • JavaScript
    • Python
    • TypeScript
    • React
    • SQL

  • Web-Frameworks

    • React
    • Express.js (Node.js)
    • Flask
    • Next.js

  • Desktop-Frameworks

    • Tauri

  • No- & Low-Code-Builder

    • Retool
    • Replit

Lerne Cheolhee Lee kennen

Cheolhee Lee

AI Full Stack Developer specializing in LLM and RAG optimization

  • AusSüdkorea
  • Mitglied seitApr. 2021
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde

  • Sprachen

    Koreanisch, Englisch
I keep my employer and my clients unnamed here. I ship production AI systems end to end at an undisclosed B2B AI SaaS company - a sales-automation SaaS and a public-sector AI evaluation platform. Measured: LLM p95 latency -70%, serving cost -38%, output tokens -49% via context caching and structured output. 125x list speedup, threads query 411ms to 1.6ms, bundle 21.7MB to 2.3MB. Re-homed three LLM models to an on-prem DGX with zero downtime; passed TTA review for Korea's AI Verification program. TypeScript, Python, Rust, Go, React, PostgreSQL, AWS, RAG, vLLM, MCP.

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