Ich werde mehrmodelliges RAG erstellen

Ich werde ein Multi-Model Retrieval-Augmented Generation (RAG) System entwickeln, das auf deine Bedürfnisse zugeschnitten ist.

Mit diesem System kannst du:

Text-PDFs mit einfachem RAG verarbeiten

Benutzerdefinierte Einbettungen und Prompts für Custom RAG verwenden

Persistenten lokalen Speicher für schnellere Abfragen nutzen

Informationen aus Bildern und gescannten PDFs (OCR RAG) extrahieren und abrufen

Wissensgraphen und strukturierte Daten mit Graph RAG abfragen

Kurzzeit-Sitzungsspeicher behalten

Agent-zu-Agent (A2A) Kommunikation für kollaborative KI-Workflows ermöglichen

Features:

• Interaktive UI basierend auf Streamlit
• Cloud-sicheres FAISS oder Vektor-Datenbank-Speicher Integration
• Automatisches Chunking & Embedding von Dokumenten
• Unterstützt große PDFs (bis zu 30 MB) und bildbasierten Inhalt
• Modulares Design: du kannst das System mit benutzerdefinierten RAG-Pipelines erweitern
• Sicher und skalierbar für lokale oder Cloud-Deployment

Egal, ob du ein einfaches Text-RAG oder ein komplexes Multi-Agenten-System möchtest, ich liefere ein voll funktionsfähiges, einsatzbereites System.

Gig-Pakete (Optional)

PackageFeaturesDeliveryBasicEinfaches RAG für Text-PDF 3 TageStandardBenutzerdefiniertes RAG + Local Memory RAG5 TagePremiumVollständiges Multi-Model RAG (OCR, Bild, Graph, A2A)710 Tage

Warum du mich wählen solltest?

• Praktische Erfahrung mit Python, Streamlit, FAISS und AI/ML Pipelines