Ik repareer, debug of optimaliseer je python rag en vector search pipeline

Heb je last van hallucinaties, kapotte chunking of trage retrieval in je AI pipeline? Ik debug, repareer en optimaliseer je Python RAG-architectuur.

Als AI-integratie engineer los ik pipeline-problemen op die modellen laten falen in productie. Of je vector index nu irrelevant context geeft of je LangChain-uitvoering crasht onder gelijktijdigheid, ik bied schone, modulaire oplossingen met testcases.

WAT IK REPARÉER:

Vector DB-verbinding, embedding-dimensie en indexeringsfouten (Pinecone, ChromaDB)

Token chunking fouten, sliding-window chunk grenzen en verlies van metadata

LangChain en LlamaIndex pipeline uitzonderingen en timeout-fouten

Hoge latency: optimaliseer similarity search, reranking en payload caching

HOE WIJ TE WERK GAAN:

1. Deel je code repository of script en voorbeeldgegevens.

2. Ik diagnoseer de knelpunten en stuur een technische triage samenvatting.

3. Ik lever de gecorrigeerde code met duidelijke inline uitleg en een test run script.

WAT NIET IN SCOPE IS:

Greenfield softwareontwikkeling en UI-ontwerp (zie mijn andere custom RAG en SaaS gigs).

Stuur me een bericht met je error trace voor een snelle beoordeling voordat je bestelt.