Ich werde ein AI-gestütztes RAG-System mit semantischer Suche aufbauen

Möchtest du, dass deine App Informationen intelligent versteht und abruft, anstatt sich nur auf einfache Stichwortsuche zu verlassen? Ich entwickle Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme, die GPT-Modelle mit Vektorsuche kombinieren – genau wie bei der Entwicklung einer KI-gestützten Skill-Matching-Plattform, bei der Nutzerprofile und Projektanforderungen semantisch mit Embeddings und Kosinusähnlichkeit abgeglichen werden.

Was ich anbiete:

• Design-Dokumente für RAG-Pipelines, Datenaufnahme, Chunking, Embedding-Erstellung und Retrieval
• Integration von Vektor-Datenbanken (PGVector) für schnelle, präzise semantische Suche
• GPT-gestützte Extraktion und Verständnis, um unstrukturierten Text in strukturierte, nutzbare Ausgaben umzuwandeln (ich habe das bereits für die Verarbeitung von Dokumenten in der realen Welt umgesetzt)
• REST-APIs, damit dein RAG-System nahtlos in deine bestehende App integriert werden kann
• Klare Begründung für Modell- und Embedding-Auswahl, damit das System kosteneffizient und genau bleibt, nicht nur „zusammengewürfelt“

Egal, ob du ein Dokumenten-Q&A-System, eine Empfehlungsmaschine oder eine semantische Suche über deine eigenen Daten brauchst – ich werde die Pipeline vor Beginn klar abstecken.

Schreib mir mit deinem Anwendungsfall, und ich bestätige den besten Ansatz.