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Ich werde eine RAG-Pipeline und LLM-Anwendung für dein Business aufbauen
Malik Ramzan
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Suchst du ein zuverlässiges RAG-System, das Fragen aus deinen privaten Dokumenten und Geschäftsdaten beantworten kann? Ich werde eine maßgeschneiderte Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Lösung mit modernen LLM- und Vektordatenbank-Technologien entwickeln.
Meine RAG-Implementierung kann Dokumentenverarbeitung, Textaufteilung, Embeddings, semantische Suche, Integration von Vektordatenbanken, Retrieval-Pipelines und LLM-Integration umfassen, um präzise, kontextbewusste Antworten zu generieren.
Ich kann RAG-Anwendungen für folgende Bereiche erstellen:
PDF- und Dokumenten-Q&A
KI-Wissensdatenbanken
Business-Daten-Chatbots
Private Dokumentenassistenten
Kundenservice-Systeme
Maßgeschneiderte LLM-Anwendungen
Semantische Suchsysteme
Ich arbeite mit Python, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Hugging Face, FAISS, ChromaDB, Pinecone und anderen modernen KI-Tools.
Du erhältst sauberen, funktionalen und gut strukturierten Code, der auf deine Anforderungen zugeschnitten ist.
Kontaktiere mich vor der Bestellung, damit wir deine Daten, Anforderungen und die beste RAG-Architektur für dein Projekt besprechen können.
Lerne Malik Ramzan kennen
Malik Ramzan
AI ML Engineer Computer Vision LLM RAG Expert
- AusPakistan
- Mitglied seitAug. 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Urdu, Englisch
I’m an AI & Machine Learning specialist focused on building practical AI solutions. My expertise includes LLM integration and fine-tuning, RAG systems, AI API integration, computer vision, CNNs, neural networks, deep learning, and machine learning. I build AI chatbots, document Q&A systems, RAG pipelines, computer vision applications, and custom AI models tailored to client needs.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Arten von Dokumenten kannst du verwenden?
Ich kann mit PDFs, TXT, DOCX, CSV, JSON, Webinhalten und anderen strukturierten oder unstrukturierten Daten arbeiten, je nach Projektanforderungen.
Welche Technologien nutzt du für RAG?
Ich kann Python, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Hugging Face, FAISS, ChromaDB, Pinecone, PostgreSQL/pgvector und andere geeignete KI-Technologien verwenden.
Kannst du RAG in meine bestehende Anwendung integrieren?
Ja. Ich kann eine RAG-Pipeline in eine bestehende Webanwendung, Backend, Chatbot oder KI-gestützte System über APIs integrieren.
Kannst du meinen bevorzugten LLM oder Vektordatenbank verwenden?
Ja. Ich kann mit kompatiblen LLMs und Vektordatenbanken basierend auf deinen Anforderungen arbeiten, inklusive OpenAI- und Hugging Face-Modellen sowie beliebten Vektorspeichern.
Erhalte ich den Quellcode?
Ja. Der Quellcode ist je nach gewähltem Paket enthalten. Bei Bedarf können zusätzliche Dokumentationen und detaillierte Code-Kommentare hinzugefügt werden.
Bietest du LLM-Feinabstimmung an?
Feinabstimmung von LLMs ist ein separater Service. Wenn du LoRA, QLoRA oder eine individuelle Modell-Finanzierung benötigst, kontaktiere mich für ein individuelles Angebot.
Kannst du mit sensiblen oder privaten Geschäftsdokumenten arbeiten?
Ja. Ich kann RAG-Systeme entwickeln, die auf deine Daten und Anforderungen an die Bereitstellung zugeschnitten sind. Bitte bespreche deine Sicherheits-, Datenschutz- und Hosting-Anforderungen vor der Bestellung.
