Ich werde fortgeschrittene rag, graph rag und agentic rag mit zitaten erstellen


Über diesen Service
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Generische "Chat mit deinen PDFs"-Tools scheitern bei komplexen Unternehmensdaten. Du brauchst RAG, das Beziehungen, Multi-Hop-Fragen und mehrdeutige Anfragen verarbeitet.
Ich bin Junaid, ein in Großbritannien ansässiger Full-Stack-Entwickler. Ich entwickle fortschrittliche, graphbasierte und agentische RAG-Systeme – inklusive einer mehrmandantenfähigen Wissensdatenbank, die in meinem Portfolio live ist.
Was ich baue:
Fortschrittliches RAG: hybride Abfrage (semantisch + Schlüsselwort + Neuordnung), Abfrageumformung, Multi-Dokumenten-Fusion, Quellenzitate mit Vertrauensbewertungen.
Graph RAG: Wissensgraph-Extraktion, entitätsbewusste Abfrage, Multi-Hop-Reasoning über Neo4j oder In-Memory-Graphen.
Agentisches RAG: LLM-Agenten, die entscheiden, was abgerufen wird, Tool-Nutzung, selbstkorrigierende Schleifen via LangGraph.
Jede Bestellung beinhaltet:
- Produktionsbereites System, bereitgestellt und live
- Sauberer, kommentierter Quellcode, 100% dein Eigentum
- Architekturdiagramm und Einrichtungsanleitung
- 14-tägige Garantie für Fehlerbehebung nach Lieferung
Technologien: Next.js, Node.js, FastAPI, OpenAI / Claude, LangChain, LangGraph, ChromaDB / Qdrant
Am besten geeignet für Unternehmens-Teams, Beratungsfirmen, KI-Startups und alle, deren Dokumente zu komplex für naive RAG sind.
Sende mir dein Anwendungsfall + Beispiel-Dokumente. Ich antworte innerhalb von 24 Stunden mit einem Architekturvorschlag.
Lerne Junaid kennen
AI chatbots, RAG systems and MERN SaaS apps
- AusGroßbritannien
- Mitglied seitOkt. 2025
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist der Unterschied zwischen fortgeschrittenem RAG, Graph RAG und agentic RAG?
Advanced RAG verbessert die Retrieval mit Hybrid-Suche und Reranking. Graph RAG modelliert Entitätsbeziehungen für Multi-Hop-Fragen wie 'Welcher Ingenieur hat an welchem Projekt gearbeitet'. Agentic RAG nutzt LLM-Agenten, um Retrieval zu entscheiden und in Schritten zu reasoning. Ich wähle basierend auf deinen Daten.
Welchen Typ brauche ich?
Unabhängige Dokumente und direkte Anfragen → Advanced RAG. Daten mit Beziehungen (Organigramme, Produkte, die mit Lieferanten verbunden sind) → Graph RAG. Anfragen, die Reasoning über mehrere Quellen erfordern → Agentic RAG. Teile Beispielanfragen, und ich empfehle dir die passende.
Welche Dokumentenformate unterstützt du?
PDFs, Word, Klartext, Markdown, HTML-Seiten, Notion-Exporte, Confluence-Exporte, Google Docs (über Export) und jede Quelle mit API.
Sind meine Daten sicher?
Ja. Deine Daten laufen auf Infrastruktur, die du kontrollierst. Keine Trainingsdaten werden an OpenAI / Anthropic für Modelltraining gesendet (nur Inferenz). Auf Wunsch kann ich vollständig air-gapped mit Open-Source-Modellen (Llama, Mistral) bereitstellen.
Kannst du eine bestehende RAG-Implementierung verbessern oder migrieren?
Ja — Ich biete Architektur-Audits und Migration als Premium-Add-on an. Schick mir dein Repo oder Stack und ich mache dir ein Angebot.

