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Ich werde professionell eine RAG-Wissensdatenbank aus deinen Dokumenten erstellen
ML-Ingenieur
Ich bin ein AI/ML-Ingenieur, der sich auf den Aufbau praktischer AI-Systeme spezialisiert hat, mit starkem Fokus auf RAG, LLM-Anwendungen und Vektordatenbanken.
Ich arbeite mit Technologien wie Pytho...
Über diesen Service
Willst du deine Dokumente in eine zuverlässige Wissensdatenbank für eine AI- oder RAG-Anwendung umwandeln?
Ich werde deine Dokumente in eine RAG-fertige Wissensdatenbank umwandeln, indem ich deine Daten extrahiere, bereinige, in sinnvolle Textchunks aufteile, embeddings generiere und in einer Vektordatenbank speichere.
Als AI/ML-Ingenieur mit Schwerpunkt auf Generative AI, Retrieval-Augmented Generation (RAG), LLM-Anwendungen, Embeddings und Vektordatenbanken konzentriere ich mich darauf, strukturierte und retrieval-freundliche Daten zu erstellen, die in dein AI-System integriert werden können.
Was ich für dich tun kann:
Text aus PDF, DOCX, TXT extrahieren und bereinigen
Unnötige oder wiederholte Inhalte entfernen
Dokumente in optimierte Textchunks aufteilen
Chunk-Größe und Überlappung konfigurieren
Vector Embeddings generieren
Nützliche Metadaten wie Quelle, Dokumenten-ID und Chunk-ID hinzufügen
Embeddings in ChromaDB, Qdrant oder anderen unterstützten Vektordatenbanken speichern
Eine strukturierte RAG-Wissensdatenbank erstellen, die für die Abfrage bereitsteht
Daten für LangChain und LLM-Pipelines organisieren
Grundlegende Retrieval-Tests durchführen, um sicherzustellen, dass deine Wissensdatenbank richtig funktioniert
Ideal für:
AI-Chatbots
RAG-Anwendungen
Dokumenten-Q&A-Systeme
Kundenservice-Wissensdatenbanken
Forschung
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Arten von Dokumenten können Sie verarbeiten?
Ich kann mit PDF, DOCX, TXT, CSV, JSON, Markdown und anderen textbasierten Formaten arbeiten.
Was erhalte ich nach Abschluss der Arbeiten?
Je nach Paket erhältst du einen RAG-fertigen Datensatz, generierte Embeddings, Metadaten und eine konfigurierte Vektordatenbank wie ChromaDB oder FAISS, die bereit ist, in deine RAG- oder LLM-Anwendung integriert zu werden.
Welche Vektor-Datenbanken unterstützt du?
Ich kann mit beliebten Vektordatenbanken und Vektorspeichern wie ChromaDB, FAISS, Qdrant und Pinecone arbeiten. Die Wahl hängt von den Anforderungen deines Projekts ab.
