Ich werde einen RAG-Chatbot auf deinen Dokumenten mit Quellen und Bewertung erstellen

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Younes B
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build a rag chatbot on your documents with sources and evaluation
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Die meisten RAG-Demos scheitern in der Produktion, weil die Abfrage falsch ist, nicht das Modell. Ich stelle die Abfrage richtig ein: semantisches Chunking, Embeddings, hybride dichte+sparse Suche, Re-Ranking – und messe alles mit einem Bewertungssatz, sodass jede Änderung eine Zahl ist, kein Eindruck.


Was du bekommst: einen Chatbot, der aus DEINEN Dokumenten antwortet, seine Quellen nennt und "Ich weiß nicht" sagt, wenn er es sollte. Als API (FastAPI) mit Web-Chat, Dockerisiert, mit Spuren und Kosten pro Abfrage.


Stack: Python, LangChain/LangGraph, Qdrant oder Elasticsearch, OpenAI/Gemini/Mistral oder offene Modelle auf deiner Infrastruktur.


Aktuelle Arbeiten: Produktions-RAG-Engine für zwei Einzelhandelsmarken (Mulliez-Gruppe), OCR+RAG-Pipeline für ein EventTech-Startup, Dokumenten-Anti-Fraud-Engine für eine Bank.


Senior AI Engineer, über 6 Jahre Erfahrung, ansässig in Frankreich. Ich leite Teams von 2 bis 5 Ingenieuren.

  • KI-Engine

    • GPT
    • Gemini
    • Langchain

  • Programmiersprache

    • Python
    • TypeScript

Lerne Younes B kennen

Younes B

Senior AI Engineer

  • AusFrankreich
  • Mitglied seitApr. 2025
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde

  • Sprachen

    Französisch, Englisch, Arabisch
Senior AI Engineer, 6+ years, focused on generative AI that runs in production: RAG pipelines (chunking, embeddings, hybrid search, re-ranking), multi-agent workflows (LangGraph), LLM-vision OCR and document extraction, plus the observability that goes with it: traces, continuous evaluation, cost/latency trade-offs. Full-stack and cloud end to end: Python/FastAPI, TypeScript/Next.js, GCP, Azure, Kubernetes, Terraform. Recent work: OCR+RAG pipeline for an EventTech startup, production AI engine for two retail brands, document anti-fraud engine for a bank. I lead teams of 2 to 5.

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