Ich werde ein multimodales rag-System für dich erstellen und bereitstellen

Deine Dokumente, Bilder, Webseiten und Live-APIs enthalten alle Antworten – aber nur, wenn man gleichzeitig in all diesen Quellen suchen kann. Ich baue multimodale RAG (retrieval-augmented generation)-Systeme, die genau das tun: einen KI-Assistenten, der in jeder deiner Quellen verankert ist und mit echten Zitaten antwortet, statt nur Vermutungen anzustellen.

Was enthalten ist:

• Dokument-, Bild- und URL-Import, OCR und Vision-Embeddings für Bilder, in eine Vektordatenbank indexiert (Pinecone, Chroma oder Weaviate)
• Hybride semantische Suche mit Re-Ranking, damit die Suche genau bleibt, wenn dein Wissensschatz wächst
• Live-API-Integration, sodass Antworten gespeichertes Wissen mit Echtzeitdaten vermischen, nicht nur statische Dateien
• LLM-Integration (OpenAI, Claude oder Open-Source-Modelle wie Qwen) mit Prompt-Engineering, das Halluzinationen reduziert
• Eine saubere Chat-Oberfläche oder API-Endpunkt, mit Quellenangaben bei jeder Antwort

Warum mit mir arbeiten:

Ich bin ein Computer-Vision- und Machine-Learning-Ingenieur mit 5 Jahren Produktionserfahrung, inklusive Feintuning von LLMs (QLoRA auf Qwen) und Vision-Systemen – genau die Fähigkeiten, die multimodale RAG wirklich braucht, nicht nur Prompt-Wrap.

Sag mir vor deiner Bestellung, welche Datenquellen und Anwendungsfälle du hast, und ich plane die passende Architektur.