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Ich werde einen produktionsbereiten RAG-Chatbot mit langchain und Python erstellen
Fahad Shah
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Die meisten "RAG-Chatbots" sind nur ein PDF, das in einem Vektorspeicher verstaut ist, ohne Möglichkeit, die Richtigkeit der Antworten zu überprüfen.
Ich baue RAG-Systeme so, wie sie in der Produktion gebaut werden, und teste sie auch. Jedes Projekt beinhaltet eine Evaluationspipeline, damit du weißt, dass die Genauigkeit deines Chatbots kein Zufall ist.
Was ich baue:
- Maßgeschneiderte RAG-Chatbots, trainiert auf deinen Dokumenten, PDFs oder Wissensdatenbanken
- Hybride Suche + Reranking für echte Retrieval-Qualität, nicht nur einfache Ähnlichkeitssuche
- LLM-Integration: GPT-4o, Claude, LLaMA, Open-Source-Modelle
- Genauigkeitstests, damit du den Output vertrauen kannst, bevor er an Nutzer geht
- Full-Stack-Lieferung: Backend, API und ein funktionierendes Frontend
Technologie-Stack:
Python, LangChain, Hybrid Search, CrossEncoder Reranking, FAISS/Pinecone, LLaMA 3.1, OpenAI, Streamlit/React
Warum ich:
Ich arbeite derzeit in einem AI-Produktteam, das eine Plattform für Anzeigen-Performance aufbaut, und habe ein produktionsreifes RAG-System auf echten Forschungsdaten mit Hybrid Search, Reranking und einem vollständigen Evaluationsframework gebaut, kein Demo.
Schreib mir vor der Bestellung mit deinem Anwendungsfall, damit ich den Umfang richtig einschätzen kann.
Lerne Fahad Shah kennen
Fahad Shah
AI and Web Developer RAG NLP and Modern Web Apps
- AusPakistan
- Mitglied seitAug. 2023
Sprachen
Urdu, Englisch
I am a Computer Scientist with hands-on experience in AI/NLP engineering, RAG, and reinforcement learning. I have a demonstrated ability to design production-grade AI systems, including a medical RAG pipeline. I possess a strong foundation in Python, C/C++, and ML frameworks, with a focus on building grounded, evaluable LLM systems. Furthermore I have hands on experience in building websites and landing pages with strong foundation in html, css and react.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Q1: Wird der AI-Chatbot halluzinieren oder Fakten erfinden?
Nein. RAG zwingt die KI, nur aus den Daten zu antworten, die du bereitstellst. Wenn die Antwort nicht in deinen Dokumenten ist, sagt der Bot das auch, anstatt zu raten — und ich teste das vor der Lieferung mit einer Evaluationspipeline.
Q2: Wie unterscheidet sich das von einem einfachen Chatbot-Wrapper?
Ein Wrapper ruft nur eine API mit einem Prompt auf. RAG holt zuerst aus deinen echten Daten, generiert dann eine Antwort, die darauf basiert — so sind die Antworten genau und nicht generisch.
Q3: Besitze ich den Quellcode?
Ja, vollständig — Code und Dokumentation gehören dir (inklusive ab dem Standard-Paket).
Q4: Was, wenn ich einen speziellen Anwendungsfall habe, der hier nicht gelistet ist?
Schreib mir deine Anforderungen vor der Bestellung, und ich erstelle eine Lösung, die speziell auf deine Daten und deinen Anwendungsfall zugeschnitten ist.
