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Ich werde eine produktionsreife hybride RAG-Pipeline und KI-Chatbot aufbauen
PrasadC
Über diesen Service
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Dein KI-Proof-of-Concept funktioniert in einfachen Demos, aber in der Produktion halluziniert das RAG-System bei echten Dokumenten.
Ich bin ein Generative AI Engineer, der die produktionsreife Engineering-Schicht entwickelt, die KI-Systeme in Unternehmensumgebungen sicher funktionieren lässt. Ich spezialisiere mich darauf, sichere Vektor-Datenbanken mit LLMs unter Verwendung von Python, LangChain und AWS Bedrock/Azure OpenAI zu verbinden.
Was ich für dich entwickle:
- Fortschrittliche hybride RAG-Pipelines: Kombination aus dichten Embeddings, sparsamen Modellen (BM25) und Cross-Encoder-Re-Ranking, um die Retrieval-Genauigkeit um 35 % im Vergleich zur Baseline-Vektor-Suche zu verbessern.
- Optimierte Datenzusammenfassung: Sichere Zusammenfassung von Unternehmensdaten durch Generierung von SQL-Abfragen via LLMs, anstatt große, kostspielige Datensätze direkt in die Kontextfenster zu laden.
- Unternehmensintegration: Architektur von serverlosen ETL-Pipelines (z.B. AWS Step Functions, Apache Iceberg), um Daten sicher zu verschieben und zu transformieren, ohne dauerhafte Compute-Kosten.
- Direkte Quellenangabe: Obligatorische Zitate und mensch-in-der-Schleife Bewertungsrahmen für jede erzeugte Aussage, um Halluzinationen zu reduzieren.
Lass uns eine semantisch gecachte, optimierte Infrastruktur entwerfen. Bitte schreibe mir vor der Bestellung!
Lerne PrasadC kennen
PrasadC
Generative AI Engineer
- AusGroßbritannien
- Mitglied seitJuli 2026
Sprachen
Englisch
Hi, I'm Prasad, a London-based Generative AI Engineer specializing in production-grade LLM, RAG, and agentic systems. I build secure, scalable architectures using Azure OpenAI, AWS Bedrock, LangChain, and vector databases.
My track record includes 95%+ accurate multi-modal extraction, AI assistants managing 30k+ monthly interactions, and reducing infrastructure costs by 98%. From hybrid retrieval pipelines to autonomous automation platforms, I engineer safe, corporate-ready AI solutions. Let's design an optimized infrastructure that scales with your company.
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FAQ
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Was muss ich bereitstellen, um mit der Entwicklung eines KI-Chatbots zu starten?
Bitte sende mir deine Projektziele, bevorzugten Tech-Stack und eine Beispiel-Datenstruktur (wie PDFs oder API-Dokumente). Wir prüfen deinen Datenfluss, um die passende KI-Architektur zu wählen, bevor wir starten.
Wie stellst du die Sicherheit der Unternehmensdaten während der KI-Entwicklung sicher?
Datenschutz hat bei mir oberste Priorität. Meine KI-Apps verfügen über Role-Based Access Control (RBAC), sichere APIs ohne Datenhaltung und mensch-in-der-Schleife Schutzmaßnahmen, um deine Daten während der Übertragung und im Ruhezustand zu schützen.
Mit welchen Vektor-Datenbanken, Frameworks und Cloud-Anbietern arbeitest du?
Ich entwickle KI-Apps und RAG-Chatbots mit Python, LangChain und LlamaIndex. Für Datenbanken nutze ich Qdrant, Elasticsearch und Oracle AI Vector Search, bereitgestellt auf AWS Bedrock oder Azure OpenAI für sichere Cloud-Skalierung.
Kannst du diesen RAG KI-Chatbot mit unseren internen Datenbanken verbinden?
Ja. Ich entwickle maßgeschneiderte API-Hooks, um deinen KI-Chatbot direkt mit SQL, MongoDB, Slack, Notion und serverlosen ETL-Datenpipelines wie AWS Step Functions zu integrieren.
Können deine KI-Entwicklungsservices multimodale Daten wie PDFs und Bilder verarbeiten?
Ja. Ich entwickle fortschrittliche Extraktionssysteme, die Text, komplexe PDFs und Bilder verarbeiten können. Ich habe multimodale CV-Extraktions-Tools gebaut, die eine Genauigkeit von über 95 % erreichen.
