Ich baue dein Chatbot als rag pipeline für jede Anwendung auf

Wenn dein KI-System halluziniert, irrelevanten Kontext abruft oder einfach bei deinen proprietären Daten nicht funktioniert, kann ich das beheben. Wenn du ganz von vorne anfängst, baue ich es beim ersten Mal richtig.

Was du bekommst:

Eine produktionsreife Retrieval-Augmented Generation Pipeline, die dein LLM mit deinen echten Daten verankert, inklusive geeigneter Chunking-Strategien, Embedding-Optimierung, Retrieval-Bewertung und Halluzinationsschutz.

Was ich löse:

• RAG-Systeme, die irrelevante oder falsche Informationen liefern
<li Schlechte Retrieval-Genauigkeit bei domänenspezifischen oder technischen Dokumenten
• Chunking-Strategien, die den Kontext bei komplexen Dokumenten zerstören (Tabellen, Querverweise, mehrsprachiger Inhalt)
• Keine Bewertungsframeworks, du weißt nicht, ob dein RAG wirklich funktioniert
• Ein funktionierendes Prototyp-System auf Produktion skalieren

Lieferumfang:

• Dokumenten-Ingestions- und Vorverarbeitungs-Pipeline
• Vektor-Datenbank-Setup und -Optimierung (Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant)
• Retrieval-Pipeline mit Reranking und Hybrid-Suche, wo angebracht
• Bewertungsframework mit quantifizierten Retrieval- und Generierungsmetriken
• Dokumentation und Deployment-Anleitung

Technologien: LangChain, LlamaIndex, OpenAI Embeddings, Cohere Rerank, Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Python,