Über den Service
ÜbersetztIch erstelle eine Suche, die die Bedeutung einer Anfrage versteht, nicht nur Wortübereinstimmungen. Im Laufe der Jahre habe ich semantische Suchen für Kataloge, Wissensdatenbanken, Supportdienste und interne Dokumentenarchive entworfen und gestartet. Die Arbeit beginnt mit Ihren Daten und Ihren Nutzern: was sie eingeben, was sie tatsächlich finden möchten und wo die reguläre Schlüsselwortsuche stillschweigend versagt. Von dort wähle ich ein geeignetes Embeddings-Modell aus, baue eine saubere Datenladepipeline und hebe eine Vektordatenbank für Ihren Maßstab an.
Auf der Engineering-Seite setze ich pgvector, Pinecone oder Qdrant für Ihren Stack und Ihr Budget ein, dann entwerfe ich hybrides Ranking: dichte Vektoren werden mit klassischen Schlüsselsignalen kombiniert, um sowohl Vollständigkeit als auch Genauigkeit zu erreichen. Ich passe die Relevanz an realen Anfragen an, füge Filterung, Neurangierung und Caching hinzu und verpacke alles in eine klare API, die Ihr Team mit einer einzigen Anfrage aufruft. Wenn Sie die Datenabfrage für einen Chatbot oder Assistenten erstellen, stelle ich die RAG-Schicht vollständig zusammen.
Sie erhalten ein messbares Ergebnis: relevante Ergebnisse oben, weniger leere Antworten und eine Suche, die endlich die Benutzerabsicht versteht.
Auf der Engineering-Seite setze ich pgvector, Pinecone oder Qdrant für Ihren Stack und Ihr Budget ein, dann entwerfe ich hybrides Ranking: dichte Vektoren werden mit klassischen Schlüsselsignalen kombiniert, um sowohl Vollständigkeit als auch Genauigkeit zu erreichen. Ich passe die Relevanz an realen Anfragen an, füge Filterung, Neurangierung und Caching hinzu und verpacke alles in eine klare API, die Ihr Team mit einer einzigen Anfrage aufruft. Wenn Sie die Datenabfrage für einen Chatbot oder Assistenten erstellen, stelle ich die RAG-Schicht vollständig zusammen.
Sie erhalten ein messbares Ergebnis: relevante Ergebnisse oben, weniger leere Antworten und eine Suche, die endlich die Benutzerabsicht versteht.
