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Muhammad Umer
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Produktionstauglicher RAG PDF Forschungsagent
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Muhammad Umer
Building Autonomous AI Agents Advanced RAG Systems
- AusPakistan
- Mitglied seitApr. 2026
Sprachen
Englisch, Urdu
AI LLM-powered applications,AI agents
RAG systems.
What I deliver:
LLM Chatbots — Groq, OpenAI, LLaMA integration
RAG Systems — PDF chatbots, semantic search, Chroma
Health & Domain-Specific AI assistant, codes mapping, SOAP notes
ML Pipelines — classification, regression, prediction
NLP — intent classification, BERT fine-tuning, extraction
FastAPI + Streamlit deployment
Stack: Python, LangChain, Groq API, HuggingFace,
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Automatische Übersetzung
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
F: Was muss ich bereitstellen, um zu beginnen?
Sende mir einfach deine PDF(s), Projektanforderungen und alle spezifischen Funktionen, die du möchtest. Wenn du ein bevorzugtes AI-Modell, API oder UI-Design hast, teile es mir vor Beginn mit.
Q: Was ist der Unterschied zwischen Semantic und Hybrid Search?
Semantic search (Basic) erkennt Kontext und Bedeutung. Hybrid search (Standard/Premium) kombiniert diese Bedeutung mit BM25-Schlüsselwortsuche, sodass spezifische Begriffe, Zahlen oder Abschnitts-IDs nie übersehen werden.
Stellst du Hosting oder Cloud-Deployment bereit?
Ich stelle eine vollständig containerisierte Docker-Umgebung (Premium) oder klare lokale Deployment-Anleitungen bereit. Kosten für Cloud-Hosting und Server-Setup werden vom Käufer getragen, ich unterstütze jedoch bei der Konfiguration.
Was ist der Zweck des Eval-Skripts?
Es testet die RAG-Pipeline anhand von Faktenfragen, um eine Genauigkeitsbewertung zu erstellen, die beweist, dass das System echte Daten effektiv abruft, ohne zu halluzinieren, bevor du es einsetzt.
Kann ich diese Architektur mit Open-Source LLMs verwenden?
Ja! Das Setup ist modular. Wir können kommerzielle APIs (OpenAI/Anthropic) oder kostenlose, schnelle Open-Source-Modelle via Groq (LLaMA 3.1/3.3), Ollama oder Hugging Face integrieren.
