Ich erstelle einen Rag-Chatbot für deine Dokumente und Wissensdatenbank

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saadmuzammil
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Saad M.
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Beschreibung: Ein RAG-Chatbot ist leicht zu demonstrieren, aber schwer zu vertrauen. Ich baue die Retrieval-Pipeline richtig auf, damit dein Chatbot aus deinen tatsächlichen Dokumenten antwortet, anstatt zu raten.

Was du bekommst:

  • Retrieval-Pipeline basierend auf deinen Dokumenten oder deiner Wissensdatenbank
  • Prompt-Design und Feinabstimmung für deinen Anwendungsfall
  • Grundlegender Evaluationssatz, um Halluzinationen und schlechte Retrievals zu erkennen, bevor deine Nutzer es tun
  • Bereitstellungs- und Integrationsanleitung

Warum mit mir arbeiten: etwa 5 Jahre Erfahrung in Plattform- und ML-Engineering, Produktionserfahrung mit LLM- und RAG-Systemen, keine Tutorials, sondern echte Umsetzung.

So funktioniert es: Teile deine Datenquellen und deinen Anwendungsfall, ich baue und teste die Pipeline und übergebe sie mit Dokumentation. Schreib mir vor der Bestellung, wenn du etwas außerhalb dieser Pakete brauchst, gerne erstelle ich ein individuelles Angebot.

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Saad M.

I build production grade agentic AI systems, not demos

  • AusPakistan
  • Mitglied seitMai 2017
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde
  • Sprachen

    Urdu, Englisch
I build production-grade agentic AI systems, not demos. ~5 years in platform and ML engineering, shipping LLM-driven triage systems, fraud detection pipelines, and infrastructure migrations for a US fleet management SaaS company, plus web builds through my own studio. I focus on what most AI projects skip: escalation logic, evaluation, monitoring, and the pipeline that keeps a system reliable after the demo ends. Currently completing an MSc in AI at LUMS. If your AI prototype works in a notebook but not in production, that's exactly where I come in.

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