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Ich erstelle einen individuellen rag-Chatbot für deine Dokumente PDF
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Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich baue maßgeschneiderte RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Pipelines, die deine Dokumente in einen intelligenten Q&A-Assistent verwandeln. Du stellst die Dateien bereit (PDFs, Word-Dokumente, Webseiten, Markdown usw.) und ich entwerfe eine End-to-End-Lösung: Chunking, Embeddings, Vektorspeicher, Retrieval und eine saubere Chat-Oberfläche, die auf deiner eigenen Wissensbasis basiert.
Was ich liefern werde:
- Maßgeschneiderte RAG-Architektur für deine Dokumente
- Einrichtung der Vektordatenbank (Pinecone, Qdrant, Chroma, Weaviate usw.)
- Dokumentenaufnahme und Chunking-Strategie, die auf deinen Inhalt abgestimmt ist
- Retrieval und Reranking, optimiert für deinen Anwendungsfall
- Quellennachweisende Antworten, um Halluzinationen zu vermeiden
- Saubere API- oder Chat-UI-Integration
Ich arbeite mit deinem bevorzugten Stack (Python, LangChain/LlamaIndex, OpenAI oder einem anderen LLM-Anbieter) und liefere getesteten, produktionsbereiten Code mit klarer Dokumentation.
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AI ML Engineer, LLM Fine tuning and Private Deployment Specialist
- AusChina
- Mitglied seitAug. 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch, Chinesisch
AI/ML engineer specializing in LLM fine-tuning (LoRA/QLoRA) and private model deployment. Built a fact/opinion classification model via Qwen3-14B-4bit LoRA, achieving 99.7% accuracy on a 300-sample benchmark. I run a private 4-node Mac Mini M4 cluster - fine-tune and deploy your model locally, keeping your data 100% in your own infrastructure. Services: Custom LLM fine-tuning (LoRA/QLoRA), private/local model deployment & API serving (FastAPI), RAG pipelines, training data preparation & evaluation design. Fast, clear communication, English & Chinese.
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