Ich erstelle RAG AI-Agenten mit LangGraph, CRAG und Self RAG


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Willst du ein KI-Modell in deine Anwendung integrieren, einen maßgeschneiderten Chatbot bauen oder ein Wissenssystem erstellen, das Fragen aus deinen Dokumenten beantworten kann?
Ich kann dir helfen, maßgeschneiderte KI-Lösungen mit RAG, fortschrittlicher Abfrage und MCP-Integrationen zu entwickeln, die auf die Anforderungen deiner Projekte zugeschnitten sind.
Was ich für dich bauen kann
- KI LLM-Integration
- Standard- und fortgeschrittene RAG-Systeme
- End-to-End RAG-Pipelines
- Maßgeschneiderte dokumentbasierte Chatbots
- CRAG / Self-RAG-Implementierungen
- MCP- und individuelle Tool-Integrationen
- KI-Anwendungen, die mit deinem bestehenden Backend verbunden sind
RAG-Systeme, die ich baue
Standard RAG
- Dokumentenaufnahme
- Chunking & Embeddings
- Vektordatenbank
- Semantische Abfrage
Self-RAG
- Abfrageentscheidungen
- Relevanzbewertung
- Selbstreflexion
- Antwortqualitätsprüfung
CRAG (Korrektives RAG)
- Bewertung der Abfragequalität
- Korrektive Abfrage
- Web-Abfrage-Fallback
- Halluzinationen reduzieren
Technologie-Stack
- Frameworks: LangGraph, LangChain, FastAPI, MCP
- Datenbanken: Supabase, FAISS, Pinecone, Qdrant, ChromaDB
- Modelle: OpenAI (GPT), Anthropic (Claude), Gemini LLMs
Bitte schreibe mir vor deiner Bestellung, damit wir deine Anforderungen besprechen und das passende Paket auswählen können.
Lerne Pranav kennen
AI Engineer
- AusIndien
- Mitglied seitJuli 2024
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Hindi, Punjabi, Englisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du einen RAG-Chatbot oder einen Wissensbasis-AI-Agenten bauen?
Ja. Ich kann RAG-Systeme entwickeln, die deine PDFs, Dokumente, Websites, Datenbanken oder Firmenwissen nutzen, um kontextbezogene Antworten zu liefern. Ich kann Vektor-Datenbanken wie Pinecone, Qdrant, Supabase oder pgvector integrieren.
Mit welchen Technologien arbeiten Sie?
Ich arbeite typischerweise mit Python, TypeScript/JavaScript, React, Next.js, Node.js, FastAPI, PostgreSQL, Docker und AI-Tools wie LLM-APIs, Vektor-Datenbanken und RAG-Pipelines.
Welche Art von RAG kannst du bauen? Und welche ist die beste für mich?
Ich kann Standard RAG, CRAG (Corrective Retrieval-Augmented Generation) und Self RAG (Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation) bauen. Welche für dich am besten ist :- Kontaktiere mich vor der Bestellung, und ich kann dir die passendste empfehlen.

