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Ich entwickle RAG-Pipelines, KI-Chatbots und stimme LLMs feinab
Nabeel
Über diesen Service
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Suchst du nach einer produktionsbereiten RAG-Pipeline, einem maßgeschneiderten KI-Chatbot oder einem feinabgestimmten LLM, das für deinen Anwendungsfall gebaut wurde? Dann bist du hier genau richtig.
Ich erstelle End-to-End Generative AI-Lösungen mit LangChain, LlamaIndex, LangGraph, OpenAI und Python, die stets skalierbar, zuverlässig und einsatzbereit sind.
Was ich baue:
RAG-Systeme: Antworten in deinen Daten mit Pinecone, ChromaDB, FAISS oder Milvus AI Chatbots, intelligente Assistenten, die von GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA, DeepSeek oder Groq AI angetrieben werden
Agents & Agentic AI: autonome Systeme, die browsen, reasoning betreiben und komplexe Aufgaben in mehreren Schritten erledigen
LLM Feinabstimmung: ein Modell, das auf deine Domäne trainiert wurde und bessere Ergebnisse liefert als generische KI direkt aus der Box
Dokumenten Q&A: Suche und Extraktion von Erkenntnissen aus PDFs, CSVs und Word-Dateien in Echtzeit. FastAPI-Backends sind eine live, skalierbare KI-API, die dein Team oder Produkt sofort integrieren kann.
Warum du mich wählen solltest:
- Lösungen, die mit deinem Business skalieren, KI, die ein echtes Problem löst.
- Schnelle Lieferung mit klarer täglicher Kommunikation
- Überarbeitungen bis du 100% zufrieden bist
- End-to-End Unterstützung von Entwicklung bis Deployment
Hast du eine einzigartige KI-Idee? Schreib mir, bevor du eine Bestellung aufgibst
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Nabeel
Full Stack AI and Web3 Developer
- AusPakistan
- Mitglied seitApr. 2021
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung4 Monate
Sprachen
Urdu, Englisch
A full-stack AI & Web3 Developer with 4 years of experience in Artificial Intelligence and Web3. Experienced in applying AI techniques like machine learning and natural language processing to improve blockchain protocols, automate workflows, and enable data-driven decision-making. Focused on advancing decentralized ecosystems through the integration of Web3 and AI technologies.
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FAQ
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Welche Arten von RAG-Pipelines und KI-Chatbots kannst du bauen?
Ich baue Dokumenten-Q&A-Chatbots, Support-Bots, interne Wissensdatenbank-Assistenten und Multi-Source RAG-Systeme mit LangChain, LlamaIndex und LangGraph. Ich integriere beliebige LLMs, einschließlich GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA, DeepSeek und Groq, mit Vektordatenbanken wie Pinecone, ChromaDB und FAISS.
Kannst du ein LLM auf meine eigenen Daten feinabstimmen?
Ja. Ich stimme Open-Source-Modelle wie LLaMA, Mistral und Falcon auf dein individuelles Dataset mit LoRA, QLoRA und PEFT unter Verwendung von HuggingFace Transformers ab, sodass du ein domänenspezifisches Modell erhältst, das bessere Ergebnisse liefert als generische KI für deinen genauen Anwendungsfall.
Baust du KI-Agenten und agentic AI-Workflows?
Absolut. Ich entwickle autonome KI-Agenten mit LangGraph, CrewAI und AutoGen, die im Web browsen, externe APIs aufrufen, Tools verwenden, Speicher verwalten und komplexe Aufgaben in mehreren Schritten ohne menschliches Eingreifen erledigen.
Mit welchen Dokumenten und Datenquellen kann der Chatbot arbeiten?
PDFs, Word-Dokumente, Excel/CSV-Dateien, PowerPoint, Klartext, Web-URLs, SQL-Datenbanken und REST-APIs. Dein Chatbot ruft genaue, zitierte Antworten aus diesen Quellen ab, mithilfe fortschrittlicher Retrieval- und Reranking-Techniken.
Arbeitest du mit Open-Source-LLMs oder nur mit OpenAI?
Beides. Ich arbeite mit OpenAI GPT-4, Anthropic Claude und Google Gemini sowie vollständig Open-Source-Modelle wie LLaMA, Mistral, DeepSeek, Phi und Qwen über Ollama oder HuggingFace, was dir volle Flexibilität bei Kosten, Privatsphäre und Leistung gibt.
Welche Vektordatenbanken und Embedding-Modelle unterstützt du?
Ich unterstütze Pinecone, ChromaDB, FAISS, Milvus und Weaviate. Für Embeddings nutze ich OpenAI Embeddings, HuggingFace Sentence Transformers und Cohere.
Muss ich meine API-Schlüssel oder Zugangsdaten teilen?
Du stellst deine eigenen API-Schlüssel bereit, um die volle Kontrolle über Kosten und Daten zu behalten. Ich speichere oder wiederverwende deine Zugangsdaten niemals. Wenn du eine vollständig selbst gehostete Lösung ohne externe API-Abhängigkeiten möchtest, kann ich diese ebenfalls mit Ollama oder lokal bereitgestellten HuggingFace-Modellen erstellen.
