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Ich erstelle eine maßgeschneiderte Vektor-Datenbank und eine lokale RAG-Engine
Maxim
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Zahlst du hohe Monatssummen für Cloud-Vektor-Datenbanken wie Pinecone und riskierst dabei deine Privatsphäre?
Ich konzipiere maßgeschneiderte, ultraschnelle Vektor-Suchmaschinen und vollständig isolierte RAG-Pipelines für On-Premise-Umgebungen.
Was ich liefere:
Eingebettete Vektor-Engines: Hochleistungs-Kern in C99 integriert mit SQLite WAL-Modus.
Sub-Millisekunden-Latenz: Optimierte Ähnlichkeitssuche mit Unter-ms-Abfragezeiten ohne schweren Cluster-Overhead.
100% Daten-Souveränität: Keine Cloud-Lecks. Embeddings, Dokumente und Gewichte bleiben strikt auf deiner lokalen Hardware.
Hybride Abfrage: Vektorähnlichkeit kombiniert mit BM25/FTS5 Volltextsuche für hohe Trefferquote und Präzision.
Nahtlose Integration: Saubere Python-APIs und Microservices, bereit für Produktion.
Stack:
C99, SQLite (WAL-Modus, benutzerdefinierte Vektor-Erweiterungen), Python, lokale LLMs (Llama, DeepSeek), Linux.
Ob du nun eine PoC-Auditierung, eine Anpassung der Engine oder eine End-to-End- luftdurchlässige RAG-Lösung brauchst, ich baue Systeme, die auf rohe Geschwindigkeit und Datensicherheit ausgelegt sind.
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, um technischen Umfang und Hardware-Anforderungen zu besprechen.
Lerne Maxim kennen
Maxim
AI Systems Architect and High Performance SQLite Optimizer
- AusUkraine
- Mitglied seitFeb. 2026
Sprachen
Russisch, Englisch
Systems Architect and AI Engineer specializing in low-latency, air-gapped data pipelines and custom vector search engines.
I help companies eliminate high cloud costs (Pinecone, Qdrant Cloud) and meet strict GDPR/HIPAA standards with high-performance embedded infrastructure.
What I deliver:
- In-process vector engines with SQLite WAL mode
- Sub-millisecond query paths (0.42 ms p50)
- Air-gapped, privacy-first local RAG systems
- Autonomous AI agent architectures with persistent memory
Fast delivery, clean code, zero cloud lock-in. Let us optimize your AI!
Automatische Übersetzung
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Warum SQLite + C statt Cloud-Vector-DBs verwenden?
Es eliminiert wiederkehrende SaaS-Kosten, gewährleistet 100% Daten-Souveränität ohne externe Lecks und liefert Abfrage-Latenzen unter einer Millisekunde direkt auf der lokalen Hardware ohne Overhead eines verteilten Clusters.
Funktioniert dieses System vollständig offline?
Ja. Die gesamte Architektur läuft in 100% luftgetrennten, souveränen Umgebungen mit lokalen Embeddings und lokalen LLMs (z. B. Llama oder DeepSeek) ohne Internetverbindung.
Was benötigen Sie von mir, um zu beginnen?
Dein Anwendungsfall, Vektor-Dimensionen, Datenvolumen, Hardware-Spezifikationen und Latenz-Ziele. Ein Benchmark-Datensatz oder Beispiel-Schemata helfen ebenfalls.
Welche Latenz und Durchsatz kannst du erwarten?
Mit optimierten C99-Routinen und SQLite WAL liegen typische Ähnlichkeits-Suchen-Latenzen bei unter 1 ms pro Abfrage auf gängigen CPU-Hardware ohne GPU-Beschleunigung.
Unterschreibst du eine NDA, und wem gehört das IP?
Ja, ich unterschreibe vor der Prüfung sensibler Codes oder Daten gegenseitige NDAs. 100% des entwickelten Quellcodes und IP gehören nach der Lieferung komplett dir.
