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Ich baue RAG-Pipelines und integriere LLMs in dein System
Asad A
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Wir bauen produktionsreife RAG-Pipelines, die deine privaten Daten mit großen Sprachmodellen verbinden und Dokumente, Wissensdatenbanken sowie interne Daten in intelligente, durchsuchbare Systeme verwandeln.
Dies ist kein ChatGPT-Wrapper. Jede Pipeline wird von Grund auf mit passendem Chunking, Einbettungsstrategien, Abruflogik und LLM-Orchestrierung entworfen, um Genauigkeit und Skalierbarkeit zu gewährleisten.
Ergebnisse aus aktuellen Projekten:
- Ignite Ventures nutzt eine RAG-gestützte Schicht, die aus jeder Investitionsentscheidung in 326 finanzierten Startups lernt und die Bewertung kontinuierlich verbessert.
- MOHR Partners hat die manuelle Dokumentenerfassung durch eine automatisierte Pipeline ersetzt, die saubere, strukturierte Daten auf Abruf liefert.
Was du bekommst:
- RAG-Pipeline-Architektur mit LangChain, LlamaIndex, Pinecone und Weaviate
- Intelligente Dokumentensuche und KI-Wissensdatenbanken
- Kontextabhängige Anwendungen, die mit deinen privaten Daten verbunden sind
- Feinabstimmung von LLMs auf domänenspezifische Daten für präzise Leistung
- Vollständige API-Integration in deinen bestehenden Stack
Entwickelt für Teams, die langlebige KI-Systeme brauchen, keine Demo, die im Betrieb versagt.
Schreib mir mit deinem Anwendungsfall. Ich antworte innerhalb weniger Stunden.
Lerne Asad A kennen
Asad A
AI Systems Engineer, Automation and RAG Pipelines
- AusGroßbritannien
- Mitglied seitMärz 2026
- ⌀ Antwortzeit6 Stunden
Sprachen
Englisch
I design and build production-grade AI systems that replace manual operations with scalable, intelligent infrastructure.
My work includes AI automation workflows, RAG pipelines connecting private data to LLMs, AI agents for multi-step task execution, and full API orchestration across CRMs, ERPs, and third-party platforms.
Recent results: helped deploy $17M across 326 startups through an automated deal flow system, scaled a flight platform to $2M/day in bookings, and collapsed a weeks-long onboarding process into days unlocking a $30M investment offer.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist eine RAG-Pipeline und wie hilft sie meinem Unternehmen?
RAG verbindet deine privaten Daten, Dokumente, Wissensdatenbanken und interne Aufzeichnungen mit einem LLM wie GPT oder Claude. Statt generischer KI-Antworten erhältst du präzise Antworten, die auf deinen eigenen Daten basieren. Ideal für Dokumentensuche und interne Wissenssysteme.
Mit welchen LLMs und Vektor-Datenbanken arbeitest du?
OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, LLaMA und Mistral. Für Vektorspeicher nutze ich Pinecone und Weaviate. Pipelines werden mit LangChain, LlamaIndex und LangGraph gebaut. Ich empfehle den besten Stack basierend auf deinem Datenvolumen und den Genauigkeitsanforderungen.
Kannst du ein RAG-System mit meinen privaten Dokumenten bauen?
Ja, das ist meine Spezialität. Ich baue Pipelines, die PDFs, Dokumente, Tabellen und Datenbanken aufnehmen, dann chunk, embed und indexieren, um intelligente Abfragen zu ermöglichen. Deine Daten bleiben privat und werden nie zum Training externer Modelle verwendet.
Wie unterscheidet sich das von nur ChatGPT zu verwenden?
ChatGPT hat keinen Zugriff auf deine Daten und gibt generische Antworten. Eine RAG-Pipeline verbindet ein LLM mit deinen tatsächlichen Dokumenten und Wissensdatenbanken, sodass jede Antwort genau und spezifisch für dein Unternehmen ist, nicht nur oberflächlich.
Bieten Sie Support nach der Lieferung?
Premium umfasst 30 Tage Support nach der Lieferung. Jedes Projekt wird mit vollständiger Dokumentation und Übergabeguide geliefert, damit dein Team das System eigenständig warten kann. Erweiterter Support ist auf Anfrage erhältlich.
