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Ich werde ein maßgeschneidertes RAG-System mit Enterprise Knowledge Graphs aufbauen
Jonathan T.
Über diesen Service
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Über dieses Gig
Wenn dein KI-System Schwierigkeiten hat, Daten aus mehreren Quellen sinnvoll zu verbinden, brauchst du ein besseres System, das Beziehungen in deinen Daten herstellt. Ich baue GraphRAG-Systeme mit Neo4j und NetworkX, um die Leistung und das Reasoning der KI zu verbessern.
Basic
Ziel: Perfekt, um deine Datenstruktur zu validieren oder einen kleinen Pilot durchzuführen.
- Was du bekommst: Ein funktionierendes Proof of Concept (POC), das zeigt, dass deine Daten als Knowledge Graph modelliert werden können, um Halluzinationen zu vermeiden.
- Lieferumfang: Neo4j-Schema, Ingestionsskript und RAG-Abfragefunktionen.
Standard
Ziel: Für Teams, die hochpräzise KI für ihre spezifischen internen Daten benötigen.
- Was du bekommst: Ein robustes, hybrides RAG-System, das Vektor-Suche mit Graph-Kontext kombiniert. Das führt zu 30-50% höherer Genauigkeit bei komplexen Anfragen im Vergleich zu Standard-Bots.
- Lieferumfang: Produktionsreifer Backend-Code, Graph-Datenbankschema und ein API-Endpunkt für dein Frontend.
Premium
- Lieferumfang: Alles aus Standard plus vollständige analytics-intensive RAG-Pipeline, NetworkX-Logikschicht, Graph-Visualisierungstool und 14 Tage technischer Support. Durch die Nutzung von NetworkX für Graph-Algorithmen kann die KI Fragen beantworten, die das Verbinden von 3 oder mehr Quellen erfordern.
Lerne Jonathan T. kennen
Jonathan T.
AI Engineer
- AusIndonesien
- Mitglied seitApr. 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch, Indonesisch, Deutsch
I am an experienced AI engineer that is comfortable in building custom AI automations and advanced Agentic AI systems as a service. My services extend to creating automation for business, reliable and robust chatbots with built-in Knowledge Base and websites with integrated AI.
If you're looking to implement AI in your business or someone to teach you how to setup custom AI agents like Hermes and OpenClaw, don't hesitate to DM me 👋.
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FAQ
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Was macht dein GraphRAG-System anders als Standard-RAG oder Chatbot-Lösungen?
Standard RAG-Systeme basieren ausschließlich auf Vektorähnlichkeit, was oft zu irrelevanten oder halluzinierten Antworten führt. Meine GraphRAG-Systeme nutzen strukturierte Beziehungen in einem Knowledge Graph (Neo4j) in Kombination mit Vektor-Suche. Dadurch kann die KI über verknüpfte Daten reasoning betreiben und die Antwortqualität verbessern.
Wie reduziert man Halluzinationen?
Halluzinationen werden minimiert durch: 1. Das Verankern der Antworten in expliziten Graph-Beziehungen 2. Das Beschränken der Antworten auf verifizierte Datenpfade 3. Die Kombination von Graph-Traversal mit Retrieval Die KI erfindet keine Antworten – sie leitet sie aus deiner Datenstruktur ab.
Wie genau ist das System im Vergleich zu ChatGPT oder Standard-Bots?
Bei komplexen, domänenspezifischen Anfragen erreichen GraphRAG-Systeme typischerweise eine um 30–50% höhere Genauigkeit, weil sie: 1. Verifizierte Beziehungen statt Vermutungen verwenden 2. Kontext über mehrere Dokumente hinweg aufrechterhalten 3. Multi-Hop-Reasoning unterstützen
Mit welchen Daten können Sie arbeiten?
Ich kann mit den meisten strukturierten und unstrukturierten Datenformaten arbeiten, einschließlich: - PDFs (Berichte, Forschungsarbeiten, rechtliche Dokumente) - CSV / Excel-Datensätze - JSON / APIs - SQL-Datenbanken - Interne Dokumentationen oder Wikis Wenn deine Daten versteckte Beziehungen enthalten, ist das ein starkes Indiz für GraphRAG.
Brauche ich technisches Wissen, um das System zu nutzen?
Nein. Für Standard- und Premium-Pläne stelle ich ein FastAPI-Backend mit einfachen Endpunkten bereit, die dein Frontend oder interne Tools aufrufen können. Du musst keine Graphen- oder KI-Interna verstehen, um es effektiv zu nutzen.
Was erhalte ich am Ende des Projekts?
Je nach Plan können die Lieferungen umfassen: Graph-Schema (Neo4j) Daten-Ingestionspipeline Hybrides RAG-Abfragesystem FastAPI-Backend NetworkX-Analytics-Schicht (Premium) Graph-Visualisierungstools Dokumentation + Support Alles ist so gestaltet, dass es nutzbar und erweiterbar ist, nicht nur eine Demo.
Kannst du das in meine bestehenden Systeme oder das Frontend integrieren?
Ja. Die Standard- und Premium-Pläne beinhalten eine API-Schicht, die eine einfache Integration ermöglicht mit: Interne Dashboards Chat-Interfaces Web-Apps Bestehende KI-Tools
Kannst du das System für meinen genauen Anwendungsfall anpassen?
Absolut. Jedes System wird auf deine: - Datenstruktur - Abfragebedürfnisse - Geschäftslogik Zugeschnitten – es ist kein 0815-Chatbot, sondern eine maßgeschneiderte Reasoning-Engine.
Unterstützt du lokale/private LLMs?
Ja. Ich kann das System so konfigurieren, dass es mit: 1. OpenAI (z.B. GPT-Modelle) 2. Anthropic Claude 3. Lokalen Modellen wie Llama funktioniert. Das ist besonders nützlich für Datenschutz und On-Premise-Deployments.
Was benötigen Sie von mir, um zu beginnen?
Vor Beginn benötige ich: 1. Dein Dataset (PDFs, CSVs etc.) 2. Eine klare Problemstellung (wo die aktuelle KI versagt) 3. (Optional) Beispielanfragen, die das System beantworten soll Wenn du unsicher bist, schreib mir und ich helfe dir, die Struktur zu definieren.
