Ich baue KI-Automatisierung mit Rag-Pipeline auf

ChatGPT kennt dein Business nicht. Deine internen Dokumente, SOPs, Produktanleitungen, vergangene Tickets – all das ist im Modell nicht enthalten. RAG (Retrieval-Augmented Generation) behebt das, indem es dem AI erlaubt, deine Dokumente zu durchsuchen, bevor es antwortet.

Ich baue RAG-Pipelines, die fundiert, genau und produktionsbereit sind, keine Demo-Projekte. Ich habe ein funktionierendes RAG-System entwickelt und eingesetzt, das 4050 IT-Tickets pro Tag bearbeitet und eine Klassifikationsgenauigkeit von 98-99 % bei einem großen Telekommunikationsunternehmen erreicht.

Was ich für dich bauen werde:

Deine Dokumente (PDF, Word, Excel, Text, CSV) aufnehmen

Sie mit Sentence-Transformer-Modellen in Chunks aufteilen und embedden

Vektoren in FAISS oder einer Vektor-Datenbank deiner Wahl speichern

Eine Retrieval-Schicht aufbauen, die den passenden Kontext findet

Den gefundenen Kontext in GPT-4, Claude oder dein bevorzugtes LLM einspeisen

Strukturierte, fundierte Antworten liefern, keine Halluzinationen

Geeignete Anwendungsfälle für dieses Gig:

Interne Wissensdatenbank Q&A-Bot

Kundenservice-Bot, trainiert auf deine Produktdokumente

IT-Helpdesk oder HR-Policy-Assistent

Jeder Chatbot, der deine spezifischen Daten kennen muss

Alle Pipelines werden in Python gebaut. Ich teste auch auf Halluzinationen und Retrieval-Fehler vor der Lieferung.

Schreib mir mit deinem Dokumententyp und Anwendungsfall, ich schätze den Umfang schnell ein.