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Ich werde eine enterprise RAG Wissenssuchplattform mit Hybrid-Retrieval aufbauen
Wanraj
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Du brauchst dein Team, um Antworten in Tausenden interner Dokumente zu finden und ihnen zu vertrauen? Ich baue enterprise RAG (retrieval-augmented generation) Suchplattformen, die nur aus deinen Quellen antworten, jede Aussage zitieren und "nicht in den Quellen" sagen, anstatt zu raten.
Was du bekommst:
- Hybrid-Retrieval: Keyword (BM25), exakte-Identifikator- und Vektor-Suche, kombiniert mit Reciprocal Rank Fusion
- Cross-encoder-Reranking für schärfere Top-Ergebnisse
- Fundierte Antworten mit Chunk-Level-Zitaten
- Multi-Tenant-Isolierung und Dokumenten-Zugriffskontrolle, die bei jeder Anfrage durchgesetzt wird
- Ingestion für PDF, DOCX, HTML, Scans und Tabellen, mit Chunking, Dedup und Versionierung
- Eine Bewertungsumgebung mit einem Goldenen-Fragen-Set, damit die Qualität gemessen wird, nicht geraten
- FastAPI, React/TypeScript, OpenSearch, PostgreSQL, Docker
Vollständig selbst hostbar: als SaaS oder in deinem eigenen VPC laufen lassen.
Bitte schick mir vor der Bestellung eine Nachricht mit deinen Dokumenttypen, Volumen und bevorzugtem LLM (OpenAI, Claude, AWS Bedrock oder Open-Source), damit ich den Umfang bestätigen kann.
Lerne Wanraj kennen
Wanraj
RAG and AI Agent, LangChain, AWS Production grade System
- AusIndien
- Mitglied seitSept. 2025
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch, Marathi, Hindi
With 10+ years in IT and 5+ years focused on AI-driven applications and AWS cloud engineering, I build production-grade RAG systems, LLM-powered agents, AI automation workflows, and serverless AWS architectures that handle real users and real workloads—not just demos or proof-of-concepts.
I spent 3 years as an AWS engineer inside AWS itself before going independent—now I build AI and cloud systems that startups and enterprises actually put into production.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Mit welchen LLMs und Vektor-Datenbanken arbeitest du?
OpenAI, Anthropic Claude, AWS Bedrock und Open-Source-Modelle. Für die Suche nutze ich OpenSearch, PostgreSQL + pgvector oder dein bestehendes Stack.
Kann es in unserer eigenen Cloud oder vor Ort laufen?
Ja. Jede Komponente ist selbst hostbar und wird mit Docker geliefert, sodass sie in deinem AWS-, Azure- oder GCP-Konto oder auf deinen eigenen Servern laufen kann.
