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Ich werde ein Unternehmens-RAG-System mit Vektor-Datenbank und LLM aufbauen
Sabhi Ahmad
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ist dein wertvolles Business-Wissen über PDFs, Dokumente und interne Daten verstreut? Ich erstelle maßgeschneiderte RAG-Systeme, die dein Wissen mit LLMs verbinden und daraus eine intelligente und durchsuchbare KI-Anwendung machen.
Ich bin Sabhi, Spezialist für AI/ML und Software Engineering, mit einem Master-Abschluss in Künstlicher Intelligenz und über 7 Jahren Branchenerfahrung. Ich entwickle praktische KI-Systeme mit Fokus auf zuverlässige Entwicklung, wartbare Architektur und spezifische Geschäftsanforderungen.
Was ich baue
- RAG & KI-Wissensdatenbanken
- Dokumenten- und PDF-Chatbots
- Wissensassistenten & Unternehmens-Chatbots
- Semantische und hybride Suche
- Anwendungen mit Vektor-Datenbanken
- LLM-gestützte Wissenssysteme
So funktioniert es
- Deine Daten
- Verarbeitung & Embeddings
- Abfrage
- Relevanter Kontext
- LLM
- Fundierte Antwort
Je nach Paket kann ich Metadaten-Filterung, Quellenangaben, semantische oder hybride Suche, Neu-Ranking, API-Integrationen, RAG-Bewertung und Cloud-Deployment implementieren.
Ich entwickle Systeme passend zu deinem speziellen Anwendungsfall, anstatt eine Standardlösung wie einen PDF-Chatbot anzubieten.
Hast du eine konkrete KI-Lösung im Sinn? Schreib mir vor der Bestellung, wenn du eine maßgeschneiderte RAG-Architektur brauchst
Lerne Sabhi Ahmad kennen
Sabhi Ahmad
Building AI agents, RAG, SaaS and computer vision systems
- AusPakistan
- Mitglied seitMärz 2025
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch, Deutsch, Arabisch
Hello! I'm Sabhi, AI/ML and Software Engineering specialist with a Master's degree in Artificial Intelligence and +7 years if industry experience. I specialize in:
1) AI Agents & Multi-Agent Systems
2) RAG, Vector Databases & AI Chatbots
3) AI SaaS, LLM Apps & Custom AI Software
4) Computer Vision, Object Detection & Video Analytics
I combine AI/ML expertise with software engineering to build scalable, production-focused solutions for business needs, from intelligent automation to AI products. I focus on architecture, reliable development, and long term value, Let's build your AI solution!
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Mein Portfolio
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FAQ
Automatische Übersetzung
Welches RAG-Paket ist das richtige für mein Projekt?
Basic eignet sich für einen fokussierten RAG-Prototyp. Standard ist für ein maßgeschneidertes Wissenssystem mit semantischer Suche, Metadaten-Filterung, Quellenangaben und einer API-Integration. Premium ergänzt hybride Suche, Neu-Ranking, Bewertung, Integrationen und Cloud-Deployment für fortgeschrittene Anforderungen.
Was ist RAG und warum braucht mein Business es?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ermöglicht es einem LLM, relevante Informationen aus deinen eigenen Dokumenten oder Daten abzurufen, bevor es eine Antwort generiert. Das verbindet das Modell mit deinem Business-Wissen und kann relevantere, kontextbasierte Antworten liefern als nur das allgemeine Modellwissen.
Können meine PDFs, Dokumente oder Geschäftsdaten in einem RAG-System genutzt werden?
Ja. Je nach Projekt kann ich PDFs, Textdokumente und andere geeignete strukturierte oder unstrukturierte Daten verarbeiten. Der unterstützte Umfang hängt vom Datenformat, Volumen, Komplexität und deinem gewählten Paket ab. Große oder komplexe Datensätze können separat geplant werden.
Kannst du ein Dokumenten-Chatbot, eine KI-Wissensdatenbank oder einen Wissensassistenten bauen?
Ja. Ich kann Dokumenten/PDF-Chatbots, KI-Wissensdatenbanken und LLM-gestützte Wissensassistenten entwickeln, die relevante Informationen aus deinen Daten abrufen. Funktionalität und Komplexität hängen vom gewählten Paket ab und reichen von fokussiertem Dokumenten-Q&A bis zu fortgeschrittenen Wissensanwendungen.
Kannst du mein bevorzugtes Vektor-Datenbank-System in ein RAG-System integrieren?
Ja. Ich kann eine passende Vektor-Datenbank wie Chroma, pgvector, Qdrant, Pinecone oder Weaviate basierend auf deinen Anforderungen implementieren. Jedes Paket beinhaltet eine Vektor-Datenbank-Implementierung; die endgültige Wahl hängt von den Daten, der Abfrage und den Deployment-Anforderungen ab.
Kannst du semantische Suche, hybride Suche und Neu-Ranking umsetzen?
Ja. Basic und Standard unterstützen vector/semantische Abfragen, wobei Standard die Metadaten-Filterung ergänzt. Premium kann semantische und keyword-basierte Suche, hybride Suche und Neu-Ranking für fortgeschrittene Abfrageanforderungen und bessere Relevanz innerhalb des vereinbarten Umfangs umsetzen.
Kannst du mein bevorzugtes LLM in das RAG-System integrieren?
Ja. Ich kann ein geeignetes LLM über dessen unterstützte API integrieren und mit der Abfrage-Pipeline verbinden. Jedes Paket beinhaltet eine primäre LLM-Integration. Das spezifische Modell sollte entsprechend den Anforderungen, Fähigkeiten und API-Zugang deines Systems ausgewählt werden.
Kannst du das RAG-System mit APIs oder externen Geschäftsdaten verbinden?
Ja. Standard umfasst eine API-/Datenintegration, während Premium bis zu zwei umfasst. Beispiele sind REST-APIs oder externe Datenquellen. Komplexe CRM-Workflows, Synchronisation, individuelles Middleware oder umfangreiche Integrationen erfordern einen separaten Rahmen und können durch ein individuelles Angebot abgedeckt werden.
Kannst du Quellenangaben und fundierte Antworten liefern?
Ja. Je nach gewähltem Paket kann die RAG-Anwendung Quellenangaben oder Zitate liefern, die zeigen, woher die abgerufenen Informationen stammen. RAG kann helfen, LLM-Antworten in dein Wissen einzubetten, aber kein KI-System kann perfekte Genauigkeit garantieren.
Kannst du eine RAG-Anwendung in die Cloud deployen?
Ja. Premium umfasst ein Cloud-Deployment der gelieferten Anwendung/des Backends. Basic ist auf lokale/Prototyp-Setups fokussiert, während Standard auf die Anwendungs- und Backend-Setup abzielt. Infrastruktur, Kontokosten und Anforderungen außerhalb des Pakets werden separat behandelt.
