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Ich baue einen intelligenten AI-Agenten mit maßgeschneiderten RAG-Pipelines
Utkarsh
Über diesen Service
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Hör auf, dich auf KI-Chatbots zu verlassen, die Halluzinationen erzeugen. Um echten Geschäftswert aus Large Language Models zu ziehen, müssen sie DEINE Daten verstehen.
Ich entwickle maßgeschneiderte, produktionsreife KI-Agenten und Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines, die sicher mit deiner firmeneigenen Wissensdatenbank integriert werden.
Als Principal AI/ML Engineer spezialisiere ich mich darauf, KI aus experimentellen Notizbüchern in hochskalierbare Softwareanwendungen zu überführen. In früheren kommerziellen Einsätzen hat meine maßgeschneiderte LLM-Architektur die Nutzerbindung um 40% gesteigert.
Woran ich arbeite:
- context-bewusste RAG: Sichere Integration deiner PDFs, Wikis oder Datenbanken mit Vector-DBs, sodass die KI basierend auf deinen Daten präzise antwortet.
- Intelligente AI-Agenten: Konversationsassistenten mit fortgeschrittenem Reasoning und mehrstufigen Workflows mit LangChain und LangGraph.
- Skalierbare Backends: Robuste API-Schichten mit FastAPI und Redis, die massive Lasten (30+ RPS) ohne Ausfall bewältigen.
- End-to-End MLOps: Cloud-Deployment und Containerisierung über Docker und AWS.
Stack: Python, LangChain, OpenAI, FastAPI, Vector DBs, AWS.
Schreib mir deine Projektziele, und lass uns loslegen!
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Utkarsh
Generative AI, RAG, and Edge Computing Expert
- AusIndien
- Mitglied seitApr. 2023
- ⌀ Antwortzeit4 Stunden
- Letzte Lieferung1 Jahr
Sprachen
Englisch, Hindi
I'm an AI & ML Engineer and Principal Data Scientist turning models into scalable, revenue-driving systems. I build low-latency GenAI agents, RAG workflows, and FastAPI backends serving 30 RPS and 180 RPM. On the edge, I deploy YOLO and CNNs to Jetson and Raspberry Pi with 96% accuracy and 30% faster inference. My recommendation and prediction models have delivered 8% sales lifts and 22% better forecast accuracy for brands like Mondelez and Wipro. Stack: Python, PyTorch, LangGraph, OpenCV, Docker, AWS. Ready to build? Let's connect.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Sind meine proprietären Daten sicher? Werden sie zum Trainieren öffentlicher Modelle genutzt?
Ja, deine Daten sind absolut sicher. Ich baue RAG-Pipelines mit APIs auf Unternehmensebene und dedizierten Vector-Datenbanken. Deine Dokumente dienen ausschließlich dem Kontextabruf und werden niemals zum Trainieren von Basis-Modellen wie OpenAIs öffentlicher GPT verwendet.
Wie unterscheidet sich das von der Verwendung von Standard-ChatGPT?
Standard-LLMs halluzinieren oft Fakten und kennen deine internen Geschäftsprozesse nicht. Eine maßgeschneiderte RAG-Pipeline begrenzt die KI darauf, Antworten nur aus deinen bereitgestellten Dokumenten oder Datenbanken zu ziehen, was hochpräzise und faktenbasierte Antworten sicherstellt.
Welche Arten von Daten oder Dokumenten kann der AI-Agent verarbeiten?
Ich kann eine breite Palette von Datenquellen integrieren, darunter PDFs, CSV/Excel-Dateien, SQL-Datenbanken, Word-Dokumente und interne Wikis wie Notion oder Confluence.
Welche Technologiestack verwendest du, um das Backend zu erstellen?
Ich konzipiere diese Systeme mit Python, LangChain und LangGraph für die KI-Workflows. Für die Backend-Infrastruktur nutze ich FastAPI und Redis, damit die Anwendung hohen Verkehr (30+ RPS) mit geringer Latenz bewältigt und containerisiert mit Docker ist.
Hilfst du bei der Bereitstellung des Agents in der Cloud?
Ja. Wenn du das Premium Enterprise-Paket wählst, stelle ich eine vollständig containerisierte Docker-Umgebung und Deploy-Konfiguration bereit. Sie ist vollständig bereit, bei deinem bevorzugten Cloud-Anbieter wie AWS, GCP oder Azure zu hosten.
