Ich werde eine benutzerdefinierte rag-Pipeline und ai-Agent mit fastapi und pgvector erstellen


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Willst du benutzerdefinierte Daten in Large Language Models (LLMs) mit hoher Präzision und niedriger Latenz integrieren?
Ich entwickle robuste, produktionsbereite Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme und Agenten-Workflows, die genau auf deine Geschäftsbedürfnisse zugeschnitten sind.
Was ich anbiete:
- Benutzerdefinierte RAG-Architektur: Dokumentenaufteilung, Embedding-Erstellung (Cohere, OpenAI, Jina) und Vektorspeicherung.
- Vektor-Datenbanken: PostgreSQL (pgvector), Pinecone oder Qdrant-Integration.
- Hybride Suche: Dichte + Sparse Suche für maximale Retrieval-Genauigkeit.
- Backend-Integration: Hochleistungsfähige REST-APIs mit Python & FastAPI.
- Autonome AI-Agenten: LangGraph-Workflows für komplexe, mehrstufige Aufgaben.
- Sauberer Code & Dokumentation: Voll getypt (Pydantic), dokumentiert und Dockerisiert.
Technologie-Stack:
Python | FastAPI | PostgreSQL / pgvector | LangChain / LangGraph | Docker | OpenAI / Cohere
So arbeiten wir:
1. Kontaktiere mich mit deinen Anforderungen, bevor du eine Bestellung aufgibst.
2. Wir definieren den Projektumfang, den Tech-Stack und die Lieferungen.
3. Ich baue, teste und liefere das System mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen.
Lass uns deine Daten in ein intelligentes AI-System verwandeln. Schick mir eine Nachricht, um loszulegen!
Lerne Harun Ozkan kennen
Software Engineer
- AusTürkei
- Mitglied seitSept. 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Türkisch, Englisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du das RAG-System auf meinen Server deployen?
Ja, ich biete Dockerisierte Setups und Deployment-Anleitungen für Cloud-Plattformen wie AWS, DigitalOcean oder Hetzner an.
Brauche ich eigene API-Schlüssel?
Ja, du benötigst eigene API-Schlüssel für LLM-Dienste (z.B. OpenAI, Cohere, Anthropic). Ich kann dich bei der Einrichtung unterstützen.
