Ich werde einen Produktions-RAG mit LangGraph und Google Vertex AI erstellen


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich werde ein produktionsorientiertes RAG-System mit LangGraph und Google Vertex AI aufbauen.
Anstatt nur ein LLM mit einer Vektordatenbank zu verbinden, konzentriere ich mich auf den Aufbau einer zuverlässigen Retrieval-Pipeline, die bewertet, optimiert und deployed werden kann.
Je nach Projekt kann ich umsetzen:
LangGraph RAG-Workflows
Dokumentenaufnahme und Vorverarbeitung
Chunking- und Metadaten-Strategien
Vektor- und Hybrid-Retrieval
Reranking und Retrieval-Optimierung
FastAPI-Backend
Strukturierte LLM-Antworten
Gesprächsspeicher
Bewertung mit LangSmith und RAGAS
Halluzinationen und Grounding-Analyse
Docker-Deployment
Google Cloud / Vertex AI-Integration
Performance- und Kostenoptimierung
Du erhältst sauberen, dokumentierten Code und eine Erklärung der Architektur.
Ich kann ein neues RAG-System von Grund auf neu aufbauen oder eine bestehende RAG-Anwendung verbessern, die unter schlechter Retrieval-Qualität, irrelevanten Kontexten, Halluzinationen, Latenz oder hohen LLM-Kosten leidet.
Lerne Ilias Ba kennen
AI ML Engineer Generative AIl RAG and Predictive Analytics Expert
- AusMarokko
- Mitglied seitMärz 2025
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch
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FAQ
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Welche Dokumententypen kannst du für RAG verwenden?
Ich kann mit PDFs, Textdateien, Websites und anderen strukturierten oder semi-strukturierten Daten arbeiten, je nach Projekt.
Baust du das RAG-System mit LangGraph?
Ja. Ich nutze LangGraph, um strukturierte und kontrollierbare RAG-Workflows zu erstellen.
Kannst du mein bestehendes RAG-System verbessern?
Ja. Ich kann Retrieval, Chunking, Prompting, Latenz und andere Probleme analysieren und die Pipeline verbessern.
Kannst du ein hybrides RAG-System bauen?
Ja. Ich kann semantisches/vectorsbasiertes Retrieval mit Keyword- oder anderen Strategien kombinieren, wenn es sinnvoll ist.
Bietest du RAG-Bewertungen an?
Ja. Ich kann Retrieval- und Antwortqualität bewerten

