Ich repariere dein kaputtes Python-, LangChain- oder RAG-Pipeline

Halluziniert dein RAG-Bot? Wirft die LangChain-Pipeline Fehler? Gibt die Vektor-Suche Müll zurück? Ich behebe das.

Ich bin ein AI/ML-Ingenieur, der Produktions-RAG- und ML-Systeme baut: LangChain-Orchestrierung, FAISS- und ChromaDB-Indexierung, Chunking- und Tokenisierungs-Pipelines, FastAPI-Bereitstellung und MLflow-Tracking für Reproduzierbarkeit. Ich debugge täglich Python-ML-Pipelines, also ist dein kaputter Code für mich ein kurzer Blick.

Was du bekommst:

• Genaues Diagnostizieren des Fehlers: Retrieval, Chunking, Embeddings oder Prompt
• Reparierter, getesteter Code mit Kommentaren, die jede Änderung erklären
• Kurzes Video, das den Fix erklärt
• Schriftliche Ursachenanalyse, damit es nie wieder auf die gleiche Weise kaputt geht

Warum ich:

• Erfahrung in der Produktion: FastAPI-Inferenz mit 7,4 ms p95, MLflow-Läufe an Git-Commits gebunden
• Unternehmensfähiger RAG-Engine auf LangChain + FAISS/ChromaDB, die LLMs in privaten Dokumenten verankert
• Kopflose asynchrone Ingestionspipelines ohne Drittanbieter-Scraper-Abhängigkeiten

So funktioniert es:

1. Du schickst das Fehlerprotokoll oder Repo-Zugang plus erwartete vs. tatsächliche Ausgabe
2. Ich diagnostiziere und bestätige den Umfang innerhalb von 12 Stunden
3. Fix mit Kommentaren, Dokumentation und Walkthrough geliefert

Wenn ich es nicht reparieren kann, zahlst du nichts. Schreib mir vor der Bestellung, damit wir den Umfang klären.