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Ich werde einen RAG-Pipeline über deine Dokumente aufbauen
Michael S.
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ein RAG-System, das selbstbewusst falsche Antworten liefert, ist schlimmer als kein RAG. Die Arbeit liegt im Chunking, in der Retrieval-Qualität und den Zitaten, nicht im Aufrufen einer Embedding-API.
Was du bekommst:
- Dokumentenaufnahme mit Chunking, das die tatsächliche Struktur deiner Dokumente berücksichtigt
- Ein Vektor-Store, eingerichtet und indexiert, mit Metadaten-Filterung
- Retrieval mit Reranking, sodass der richtige Abschnitt das Modell erreicht
- Antworten mit Zitaten, die auf das Quell-Dokument verweisen
- Ein kleines Bewertungssatz, damit du die Retrieval-Qualität messen kannst, anstatt zu raten
Ich leitete 1,5 Jahre eine AI SaaS-Plattform mit einem Team von 9 bis 11 Personen, die die OpenAI API, die Claude API und LangChain nutzten, mit 18 Jahren Erfahrung im Backend-Engineering auf der Infrastrukturseite.
Ich arbeite aus der Ukraine auf CET.
Sende mir eine Probe deiner Dokumente und die Fragen, die deine Nutzer stellen werden. Ich sage dir, welches Paket passt, und weise auf alles hin, was nicht gut funktionieren wird, bevor du bestellst.
Lerne Michael S. kennen
Michael S.
CTO and AI Developer, 18 Years: LangChain, RAG, Voice AI, Python Backends
- AusUkraine
- Mitglied seitFeb. 2023
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Russisch, Ukrainisch, Englisch, Deutsch
I'm Michael, founder and CTO at Meduzzen, 18 years in backend and AI engineering. Most AI projects don't fail on the API call. They fail on latency, hallucination and cost once real users arrive. My team and I build the part that holds up: FastAPI backends, LangChain and RAG, Whisper and ElevenLabs voice, voice agent audits, n8n automation and full stack AI SaaS. Earlier, I worked on a 5G VoIP platform at Siemens, IoT security for WeWork, and blockchain threat detection at Cyvers. Send your repo or workflow and I will tell you honestly what it takes.
Automatische Übersetzung
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FAQ
Automatische Übersetzung
1. Welche Dokumentenformate unterstützt du?
PDF, Word, HTML, Notion-Exporte und Klartext. Sende mir eine Probe und ich bestätige vor deiner Bestellung.
2. Welche Vektor-Datenbank verwendest du?
Pinecone, Weaviate, pgvector oder FAISS. Ich wähle je nach Projekt basierend auf deinem Umfang, Budget und ob du es selbst hosten möchtest.
3. Kann das RAG auf meiner eigenen Infrastruktur laufen?
Ja. Ich kann es auf deinen Servern mit einem lokalen Modell bereitstellen, falls deine Daten dein Umfeld nicht verlassen dürfen.
4. Wie stellst du sicher, dass die Antworten die richtige Quelle zitieren?
Jede Antwort enthält Zitate, die auf das Quell-Dokument verweisen, und das Reranking sorgt dafür, dass der richtige Abschnitt vor dem Modell erscheint, bevor es antwortet.
5. Wie viele Dokumente kann es verarbeiten?
Bis zu 100 bei Basic, bis zu 1.000 bei Standard. Darüber hinaus richte ich inkrementelles Reindexing bei Premium ein oder wir machen es als individuellen Auftrag.
6. Bietest du eine Bewertung der Retrieval-Qualität an?
Ja. Du erhältst einen kleinen Bewertungssatz, mit dem du messen kannst, ob eine Änderung die Retrieval-Qualität verbessert oder verschlechtert, anstatt zu raten.
7. Kannst du es mit meinem bestehenden Chatbot oder deiner App verbinden?
Ja. Du bekommst einen Query-Endpunkt bei Basic und einen Chat-Endpunkt bei Standard, sodass deine App direkt darauf zugreifen kann.
