Ich baue KI-Dokumentenextraktion für PDF-Rechnungen und Formulare auf

Ich entwickle produktionsbereite RAG (Retrieval-Augmented Generation) Chatbots, die Fragen mit verifizierbaren Zitaten aus deinen Dokumenten beantworten und keine halluzinierten Vermutungen anstellen.

Was das anders macht: Bevor ich dein System aufbaue, benchmarke ich die Kandidaten-Vektordatenbanken mit statistisch validierten Methoden (nicht nur "welche fühlt sich schneller an"), sodass deine Retrieval-Genauigkeit gemessen und nicht nur angenommen wird. Das basiert auf echter thesis-ähnlicher Forschung, die die Leistung verschiedener Vektordatenbanken für RAG-Pipelines vergleicht.

Du bekommst:

Zitate gestützte Antworten, die auf deinen tatsächlichen Dokumenten basieren

FastAPI-Backend, produktionsfertiger Code

Benchmark-Bericht zur Auswahl der Vektordatenbank

Sauberer, dokumentierter Quellcode

Docker-Setup für einfache Bereitstellung

Ideal für: Kundenservice-Bots, interne Wissensassistenten, Dokumentations-Q&A-Systeme oder jede Anwendung, bei der "die KI hat es erfunden" keine akzeptable Antwort ist.

Ich arbeite mit OpenAI, Claude und Open-Source-LLMs und integriere je nach Skala und Budget mit Pinecone, Chroma, Weaviate oder pgvector.

Sende mir vor der Bestellung eine Nachricht mit deinem Dokumententyp und Anwendungsfall, damit ich den Umfang und die realistische Lieferzeit bestätigen kann, um Überraschungen zu vermeiden.