Ich werde individuelle LLM-Anwendungen mit rag erstellen

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hami95
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AbdurRehman
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Benötigst du ein RAG-System, das tatsächlich mit deinen echten Daten funktioniert und nicht nur mit einem Spielzeug-Datensatz?


Ich baue produktionsreife RAG-Pipelines, mit denen dein Team Tausende von Dokumenten schnell, präzise und kontextbezogen abfragen kann, angetrieben von den besten LLMs.


INBEGRIFFEN:

Dokumenten-Ingestions-Pipeline (PDF, DOCX, CSV, TXT, Web-URLs)

Embedding-Erstellung + Vektor-Store-Setup (Pinecone, pgvector, Chroma)

LLM-Integration (OpenAI GPT-4, Claude, Gemini oder Open-Source)

FastAPI-Endpunkt + LangSmith-Überwachung + Docker-fähige Bereitstellung

Vollständige Dokumentation und Support nach dem Launch


Schreib mir zuerst, ich prüfe deinen Anwendungsfall und bestätige das passende Paket.

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AbdurRehman

Senior AI Engineer

  • AusPakistan
  • Mitglied seitDez. 2018
  • Sprachen

    Englisch, Urdu, Punjabi, Spanisch, Deutsch, Französisch, Italienisch
With over 5 years of experience, I have built production-ready AI systems and enterprise RAG pipelines using LangChain, LangGraph, Pinecone, pgvector, FastAPI, Docker, OpenAI API, Claude API, and LangSmith. I help businesses create scalable AI infrastructure, internal knowledge search, AI automation workflows, compliance retrieval systems, document analysis tools, and KPI dashboards. Every project includes clean architecture, vector DB integration, monitoring, documentation, and long-term scalability, built for real production use, not just demos.

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