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Ich entwickle Graphrag, RAG und Neo4j KI-Anwendungen
Shaza
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Brauchst du ein GraphRAG-System, das über Demos hinaus wirklich funktioniert?
Ich entwickle produktionsreife GraphRAG-Lösungen mit Neo4j und moderner LLM-Infrastruktur für Suche, Analyse und intelligente Wissensabfrage.
Was du bekommst:
- GraphRAG-Architektur und Implementierung
- Neo4j-Integration und Graphmodellierung
- Datenaufnahme und Vorverarbeitung
- Abfrage- und Retrieval-Pipelines
- API-Integration
- Docker-Deployment
- Dokumentation und Einrichtungshilfe
Anwendungsfälle:
- Interne Wissensassistenten
- Bedrohungs- und Vorfallanalyse
- Unternehmenssuche
- Beziehungsentdeckung
- KI-gestützte Analysen
Verfügbare Tech-Stack:
Neo4j Python Docker Streamlit vLLM RAG Pipelines
Bevor du bestellst, schick mir deine Anforderungen, und ich helfe dir, die beste Architektur für deinen Anwendungsfall zu definieren.
Lerne Shaza kennen
Shaza
- AusPakistan
- Mitglied seitOkt. 2019
- Letzte Lieferung4 Jahre
Sprachen
Englisch
Hi, I’m Shaza!
I'm an AI Engineer focused on building production-ready AI systems that go beyond prototypes.
I specialize in:
• RAG & GraphRAG systems
• Neo4j and knowledge graphs
• Local LLM & vLLM deployment
• Dockerized AI infrastructure
• Streamlit AI applications
• Performance optimization
I deliver clean architecture, scalable deployments, clear documentation, and reliable execution.
Whether you need an AI assistant, internal search, GraphRAG pipeline, or end-to-end deployment, I build practical AI solutions designed for real-world use.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Informationen benötigen Sie vor dem Start?
Bitte teile mir deinen Anwendungsfall, Datenquellen, bevorzugten LLM/Anbieter, Deployment-Anforderungen und erwartete Ergebnisse mit. Falls du unsicher bist, helfe ich dir, die Architektur zu definieren.
Arbeitest du mit bestehenden Datensätzen und Datenbanken?
Ja. Ich kann bestehende strukturierte und unstrukturierte Daten in GraphRAG-Pipelines integrieren und unterstützte Datenbanken verbinden.
Welche Technologien nutzen Sie?
Je nach Anforderungen arbeite ich mit Neo4j, Python, Docker, Streamlit, vLLM, RAG-Pipelines, APIs und moderner KI-Tools.
Kannst du die Lösung bereitstellen?
Ja. Deployment-Optionen können lokale Umgebungen, Docker-Setups, Server und produktionsbereite Konfigurationen sein, abhängig vom Paket.
Bieten Sie Support nach der Lieferung an?
Ja. Nach der Lieferung können Support und zusätzliche Verbesserungen arrangiert werden, falls nötig.
Was ist, wenn ich nicht weiß, welches Paket ich wählen soll?
Schick mir deine Anforderungen, und ich empfehle dir das beste Paket vor der Bestellung.
Kannst du mit benutzerdefinierten LLMs oder lokalen Modellen arbeiten?
Ja. Ich kann lokale und gehostete Modell-Deployments unterstützen, abhängig von Kompatibilität und Projektanforderungen.
Ist Modell-Feinabstimmung inklusive?
Nein. Dieses Gig konzentriert sich auf GraphRAG-Architektur und Retrieval-Systeme. Feinabstimmung kann bei Bedarf separat besprochen werden.
Wird das System mit privaten/innerbetrieblichen Daten funktionieren?
Ja, GraphRAG-Systeme können so gestaltet werden, dass sie mit internen Wissensdatenbanken und privaten Datensätzen arbeiten.
