Ich werde einen Unternehmens-RAG-Chatbot mit Hybrid-Suche und Vektor-Datenbank erstellen

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Noah Tiwari
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Ich werde eine maßgeschneiderte RAG-Pipeline oder ein Unternehmens-RAG-System für dein Business, deine Dokumente oder Wissensdatenbank entwickeln.

Ich spezialisiere mich auf den Aufbau zuverlässiger KI-Systeme, die relevante Informationen aus deinen Dokumenten abrufen und fundierte Antworten mit LLMs generieren können.

Meine RAG-Lösungen können semantische Suche, Hybrid-Suche, BM25, Vektor-Datenbanken, Reranking, RRF, GraphRAG, KI-Agenten, Zitate, FastAPI-APIs, Authentifizierung und Datenbankintegration umfassen.

Was ich bauen kann

  • Maßgeschneiderte RAG-Chatbots
  • Unternehmens-RAG-Systeme
  • Dokumenten-Q&A-Systeme
  • Semantische und hybride Suche
  • BM25-Schlüsselwortsuche
  • Vektor-Datenbankintegration
  • RRF-Resultatfusion
  • Cross-Encoder-Reranking
  • GraphRAG
  • Agentische RAG-Workflows
  • Dokumenten-Ingestion-Pipelines
  • Zitations- und Quellenverfolgung
  • FastAPI-Backend-APIs
  • Datenbankintegration
  • Authentifizierung und rollenbasierter Zugriff

Technologien

Python, LangChain, FastAPI, PostgreSQL, pgvector, Pinecone, Google Gemini, Hugging Face und LLM-APIs.

Ich kann das System vom Dokumenten-Ingestion-Retrieval-Reranking-Generation-API aufbauen, mit einer Struktur, die für den Produktionseinsatz erweitert werden kann.

Bitte schreibe mir vor der Bestellung, damit wir deine Anforderungen besprechen und das passende Paket auswählen können.

Lerne Noah Tiwari kennen

Noah Tiwari

RAG, DEEP LEARNING, GEN AI, COMPUTER VISION, WEB DEVELOPMENT, RESEARCH WORK

  • AusIndien
  • Mitglied seitSept. 2026
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde
  • Sprachen

    Hindi, Englisch
AI Engineer focused on Agentic AI, automation, and rapid MVP development. Experienced in building enterprise-grade workflows using multi-agent orchestration, hybrid retrieval-augmented generation (RAG), and LLM-powered automation. Comfortable working independently across the full stack — data pipelines, model training, ontology design, and backend APIs — and skilled at using AI coding agents (Claude Code, Gemini, Codex) to move from idea to working prototype in days, not weeks.

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