Ich werde eine robuste rag-Pipeline mit langchain, langgraph aufbauen


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich entwerfe und baue robuste Retrieval-Augmented Generation (RAG) Pipelines, die genaue, kontextbewusste Antworten aus deinen eigenen Datenquellen liefern.
Keine Halluzinationen. Keine brüchigen Skripte. Nur produktionsreife Architekturen, sauber, modular und vollständig dokumentiert.
️ Was du bekommst
- End-to-End RAG-Architektur: Retriever, Chunker, Embedder, Generator, Evaluator
- Framework-Optionen: LangChain, LlamaIndex oder eigene leichte Implementierung
- LLM-Flexibilität: OpenAI, Anthropic oder offene Modelle (Llama 3, Mistral, Falcon)
- Vektor-Datenbank-Integration: FAISS, Chroma, Pinecone oder Qdrant
- Optimiertes Prompting: Kontextbewusste, dynamisch erstellte Abfragen
- Bereit für Deployment: Streamlit, FastAPI oder Hugging Face Spaces
- Klare Codes + Dokumentation: Produktionstaugliche, modulare, reproduzierbare Einrichtung
Warum mit mir arbeiten
- Engineering-orientierter Ansatz, der auf Leistung ausgelegt ist, nicht nur Demos
- Tiefgehendes Verständnis von Embeddings, Retrieval und Kontextoptimierung
- End-to-End-Tests für Retrieval-Genauigkeit und Latenz
Tech Stack: Python · LangChain · LlamaIndex · Hugging Face · FAISS · Chroma · OpenAI API · Streamlit · FastAPI
Lass uns deine Datenquellen und gewünschte Deployment-Stack besprechen
Lerne Sayem kennen
Machine Learning, Deep learning, Gen AI and Agentic AI
- AusBangladesch
- Mitglied seitDez. 2024
- Letzte Lieferung1 Jahr
Sprachen
Bengalisch, Englisch, Italienisch, Hindi
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FAQ
Automatische Übersetzung
Kann ich meine eigenen Daten verwenden (PDFs, Notion, Google Drive)?
Absolut. Ich kann Schnittstellen für deine lokalen oder cloudbasierten Datenquellen einrichten.
Erhalte ich den vollständigen Quellcode?
Ja. Alle Codes und Umgebungsdateien sind enthalten und dokumentiert.
Kannst du mit meiner bestehenden App oder API integrieren?
Ja — Ich kann die RAG-Pipeline mit FastAPI-Endpunkten umwickeln oder in dein Frontend einbetten.

