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Ich erstelle eine benutzerdefinierte RAG-Anwendung mit OpenAI GPT oder Open-Source-Modell
Sarab Dar
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Möchtest du den Wert deiner privaten Daten freisetzen? Dann bist du hier genau richtig. Ich bin Sarab Dar, ein KI-Entwickler, spezialisiert auf Retrieval-Augmented Generation (RAG) und LLM-Integrationen.
Was ich für dich tun kann:
- Fortgeschrittene RAG-Systeme (Chat mit deinen Daten) Verbinde deine PDFs, CSVs, SQL-Datenbanken oder interne Dokumentationen mit GPT oder GROQ. Ich nutze LangChain und Vektor-Datenbanken, um eine hochpräzise Abfrage mit minimalen "Halluzinationen" zu gewährleisten.
- Flexible KI-Architekturen Ich biete die Bereitstellung über Streamlit (für schnelle, interaktive UIs) oder FastAPI (für leistungsstarke, skalierbare Backends), um direkt in deine bestehende Software integriert zu werden.
- Open-Source-Exzellenz Machst du dir Sorgen um API-Kosten? Ich kann mit Open-Source-LLMs (Mistral, Llama, Groq) arbeiten, um deine Kosten niedrig zu halten.
Was ich brauche, um loszulegen:
- Projektziel: Eine kurze Beschreibung dessen, was die KI erreichen soll.
- Datenquelle: Deine Dokumente oder Datenbankzugang (falls vorhanden).
- API-Schlüssel: OpenAI / Anthropic / Groq / Azure-Modelle
Lerne Sarab Dar kennen
Sarab Dar
ML Engineer
- AusPakistan
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Urdu, Englisch
I’m a Machine Learning Engineer with over a year of hands-on experience building, optimizing, and deploying intelligent systems using Python and modern ML frameworks. My focus is always on creating efficient, scalable, and maintainable solutions that generate measurable business value.
Automatische Übersetzung
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Kann der Chatbot "mitsprechen" zu bestimmten Dokumenten (PDF, CSV, SQL)?
Absolut! Das ist das Kernstück eines RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation). Ich werde eine Pipeline bauen, die deine privaten Daten in eine Vektor-Datenbank "indexiert", damit die KI Fragen nur anhand deiner bereitgestellten Informationen beantworten kann.
Was ist der Vorteil einer FastAPI im Vergleich zu einer Streamlit-Oberfläche?
Streamlit ist perfekt, wenn du ein schönes, einsatzbereites Web-Dashboard brauchst, um sofort mit deiner KI zu interagieren. FastAPI ist ideal, wenn du Entwickler bist oder eine bestehende Website/App hast und nur eine leistungsstarke "Gehirn" (API-Endpunkt) brauchst, um in dein aktuelles System einzubinden.
Wie stelle ich sicher, dass die KI nicht "halluziniert" oder Dinge erfindet?
Ich setze fortschrittliche RAG-Techniken um, inklusive strenger Systemprompting und "Source Attribution". Das bedeutet, die KI wird angewiesen, nur auf Basis des bereitgestellten Kontexts zu antworten. Wenn die Antwort nicht in deinen Daten ist, wird der Bot ehrlich sagen, dass er es nicht weiß, anstatt eine falsche Tatsache zu erfinden.
