Ik diagnosticeer en los rag retrieval en PDF-extractie op in Python


Over deze dienst
Automatische vertaling
Jouw RAG-app vindt documenten, maar geeft geen antwoord, verliest PDF-structuur of levert zwakke citaten?
Ik traceer het falende pad via extractie, chunking, retrieval, context-samenstelling en bronlinks. Je krijgt een reproduceerbare diagnose voordat je je aan een grotere herbouw committeert.
Mijn persoonlijke onderzoeksassistent behandelt 499 papers en ~8M verwerkte corpus-tokens. Zijn ontwikkelaarstracés en graph-gestuurde retrieval worden getoond in de galerij; dit zijn projectvoorbeelden, geen beloofde winst voor jouw app.
BASIS $100: beoordeling van één Python-pijplijn, 2 voorbeeld-PDF's/20 pagina's en 5 falende vragen. Geschreven bevindingen, geprioriteerde foutoplossingsplan en 30-minuten oordeel. Geen codeveranderingen.
STANDAARD: Basis plus één afgesproken extractie- of retrieval-foutoplossing, bronpatch en 5 regressietests.
PREMIUM: tot 3 gerelateerde fixes in die pijplijn, 10 controles, bronpatches en overdracht van 60 minuten.
Een verduidelijkingsvermelding voor Basic/Standard; twee voor Premium. We stemmen de fout, setup en acceptatietests eerst af. Volledige herbouw, nieuwe apps, migratie van grote corpora en complexe OCR vereisen maatwerk. API/hosting-kosten zijn apart.
Stuur me je stack, 2 voorbeeld-PDF's en de falende vragen.
Maak kennis met Mangesh W
RAG and Voice AI Developer
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindssep 2024
Talen
Engels
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Houdt het pakket van $100 een codefout in?
Nee. Basis levert een reproduceerbare diagnose en een geprioriteerd foutoplossingsplan voor één pijplijn, 2 PDFs/20 pagina's en 5 vragen, plus een 30-minuten review. Standaard voegt één afgesproken oplossing toe; Premium voegt tot drie gerelateerde fixes toe.
Kun je perfecte antwoorden of een specifieke latency garanderen?
Nee. We stemmen af op representatieve falende vragen en controleren de resultaten voor en na een scope-foutoplossing. Model, corpus en hosting-keuzes beïnvloeden het gedrag. De 8M-token-showcase bewijst mijn werk, niet jouw pakketcapaciteit of een nauwkeurigheidsgarantie.
Welke systemen kan je beoordelen?
Python RAG-systemen met FastAPI, LangChain, LangGraph, LlamaIndex en vector-databases zoals Qdrant. Stuur eerst de relevante stack en setup-notities zodat ik kan bevestigen of het past. Deze gig is voor een bestaande pijplijn, geen nieuwe applicatie.
Welke toegang en kosten zijn vereist?
Lever een minimaal reproduceerbaar voorbeeld, voorbeelddocumenten en opgeschoonde logs. Plak geen geheime sleutels of wachtwoorden in het chatvenster. We stemmen zo nodig een geschikte toegangs methode af. API-, model-, database- en hosting-kosten zijn apart.

