Ich baue ein lokales LLM RAG-System mit Zitaten auf oder stimme es fein

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mohammadshah849
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Mohammad S
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build or finetune a local llm rag system with citations
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Was ich machen kann:

WAS ICH BAUE

  • Individuellen RAG-Chatbot auf deinen Dokumenten (PDF, DOCX, MD, Webseiten)
  • Quellennachweise, jede Antwort verlinkt genau auf den entsprechenden Abschnitt
  • Lokales On-Premise LLM (keine Daten verlassen dein Netzwerk) oder OpenAI/Anthropic API
  • Hybrider Retrieval-Ansatz (semantisch + BM25 + Cross-Encoder-Rerank) für Genauigkeit
  • Audit-Logging, Evaluationssuite, Docker-Deployment
  • FastAPI-Backend für Slack / Teams / Web-Integration
  • LoRA-Feinabstimmung mit GGUF-Export für vollständiges lokales Deployment

Warum du mich wählen solltest?

  • Schnelle, präzise Ergebnisse und klare Kommunikation
  • Offen für maßgeschneiderte Pläne basierend auf deinen Anforderungen


Falls gewünscht, biete ich eine KOSTENLOSE 20-MINÜTIGE ZOOM-BERATUNG an

Vor jeder Bestellung biete ich einen kostenlosen Zoom-Call an, um deinen Anwendungsfall zu verstehen, die passende Architektur zu planen und den Arbeitsumfang der Lieferung zu bestätigen.

Schreib mir, bevor du die Bestellung aufgibst!

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Mohammad S

Software Engineer

4,8(8)
  • AusIndien
  • Mitglied seitFeb. 2023
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde
  • Letzte Lieferung1 Monat

  • Sprachen

    Englisch, Hindi, Urdu, Telugu
Hi, I'm Tayyab. I build production AI systems end-to-end — architecture to deployment. Years shipping reliability-critical work across HR, healthcare, fintech, and ecommerce. Now fully focused on applied AI: local LLMs, LoRA fine-tuning, hybrid RAG, plus the production layer most freelancers skip — eval, audit logs, red-teaming, Docker, CI. Strong QA background. I write tests as I build, so what you receive works on day one. My last project: PolicyPilot — on-premise HR assistant. Fine-tuned Llama 3.1 8B, hybrid retrieval, 14/15 adversarial tests passed. Code on GitHub.

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