Ich erstelle KI-Agenten und RAG-Pipeline


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Verwandle deine statischen Geschäftsdaten in eine intelligente, konversierende Wissensmaschine.
Ich entwerfe und implementiere robuste RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Pipelines mit OpenAI, Claude, Ollama, ChromaDB und pgvector, um präzise, sichere Antworten ohne KI-Halluzinationen zu gewährleisten.
Was ich anbiete:
- Individuelle RAG-Pipelines (PDFs, Notion, SQL-Datenbanken, Webseiten)
- Unternehmens-AI-Chatbots (OpenAI chatGPT, Claude oder lokale LLMs via Ollama)
- Einrichtung von Vektor-Datenbanken (ChromaDB, pgvector)
- Saubere Web-Interfaces (React / Next.js / Tailwind CSS)
- Backend- & API-Entwicklung (FastAPI / Flask)
- Dockerisierte Deployment & Cloud-Setup (AWS / GCP / Azure)
Warum du mich wählen solltest?
- Über 7 Jahre Erfahrung: Bewährter, produktionsreifer Code, nicht nur einfache Demo-Skripte.
- Sicherheit & Datenschutz: Unterstützung für vollständig lokale LLMs (Ollama), um deine Daten privat zu halten.
- Schnelle Lieferung: KI-gestützter Entwicklungsworkflow für blitzschnelle Umsetzung.
Schreib mir vor deiner Bestellung, um dein Projekt zu besprechen
Lerne Shubhamm M kennen
FullStack Developer , AI Engineer
- AusIndien
- Mitglied seitJuli 2019
- Letzte Lieferung1 Jahr
Sprachen
Englisch, Hindi
Automatische Übersetzung
FAQ
Automatische Übersetzung
Können wir unsere Daten zu 100 % privat halten, ohne sie an Dritte zu senden?
Ja! Ich kann dein RAG-System mit Open-Source-Modellen via Ollama und lokalen Vektor-Datenbanken wie ChromaDB auf deiner Infrastruktur vollständig lokal aufbauen (Hinweis: Für schnellere Inferenz vor Ort wird eine GPU benötigt).
Wie verhindert man KI-Halluzinationen?
Ich setze strenge Kontextgrenzen, semantische Ähnlichkeitssuche und hybride Retrieval-Techniken ein, um das Modell nur aus deinen bereitgestellten Dokumenten antworten zu lassen.
Hostet ihr die Anwendung für mich?
Ich containerisiere die App mit Docker und richte das Deployment auf deinem AWS, GCP, Azure oder einem eigenen VPS-Server ein (je nach Plan und Bedarf).
