Ich werde eine benutzerdefinierte rag oder Multi-Agent AI-Pipeline mit llms, faiss und AWS bedrock erstellen

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musman_2003
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Muhammad Usman
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build a custom rag or multi agent ai pipeline using llms, faiss, and AWS bedrock
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Über diesen Service

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Möchtest du ein KI-System bauen, das genaue, relevante Antworten aus deinen Daten liefert und keine Halluzinationen? Ich spezialisiere mich auf den Aufbau von produktionsreifen RAG- (Retrieval-Augmented Generation) Systemen und Multi-Agent AI-Pipelines, die von echten LLMs angetrieben werden.


Was du bekommst:

  • FAISS oder Vektor-Datenbank-Setup für schnelles semantisches Suchen in deinen Dokumenten
  • Integration von LLMs (Groq, Ollama, OpenAI oder AWS Bedrock)
  • RAG-Strategien: Standard RAG, RAG Fusion, HyDE oder Corrective RAG
  • Multi-Agent-Pipeline mit klaren Rollen (Planer, Retriever, Antwortgeber)
  • FastAPI-Backend mit sauberen REST-Endpunkten
  • React-Frontend für Echtzeit-Anfragen und -Antworten
  • Deployment auf AWS Bedrock oder SageMaker
  • Evaluierungsrahmen zur Benchmarking der Retrieval-Genauigkeit


Warum ich? Ich habe ein vollständiges RAG-Vergleichssystem von Grund auf neu aufgebaut, das den CRAG-Webkorpus mit FAISS indexiert und 4 Retrieval-Strategien (RAG Fusion, HyDE, Corrective RAG, Graph RAG) mit einem Live-Benchmarking-Dashboard implementiert. Ich bin AWS-zertifiziert und habe praktische Erfahrung mit Amazon Bedrock und SageMaker. Du bekommst einen echten AI-Ingenieur, keinen Wrapper-Builder.


Schick mir deinen Anwendungsfall (Dokument Q&A, Kundenservice-Bot, Wissensdatenbank usw.) und ich empfehle dir die beste Architektur.

  • KI-Engine

    • Gemini
    • Langchain
    • Claude

  • Programmiersprache

    • C
    • C++
    • Go
    • Java
    • JavaScript
    • Python
    • React
    • PyTorch
    • Tensorflow
    • keras

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Muhammad Usman

Professional computer programmer

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  • AusPakistan
  • Mitglied seitMai 2022
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    Urdu, Hindi, Englisch
I build production-grade AI infrastructure that scales. SPECIALTIES: - LLM deployment & inference optimization (70% cost reduction) - Microservices architecture for AI products (Kubernetes) - Event-driven systems (Kafka, RabbitMQ, async processing) - Cloud architecture (AWS/GCP) WHAT I ACTUALLY DO: I don't just containerize apps. I design AI product systems that: ✓ Handle growth without redesigns ✓ Reduce costs by 60-70% ✓ Run reliably in production ✓ Scale from MVP to millions of requests BACKGROUND: - AWS certified infrastructure - AI/ML product deployment - Real-time data pipelines

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