Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik stem pinecone qdrant of opensearch af voor rag
ali shah
Over deze dienst
Automatische vertaling
Slechte antwoorden in een RAG-app zijn meestal een retrieval-probleem, niet een modelprobleem. Ik configureer, stem af en debug je vector database Pinecone, Qdrant of OpenSearch zodat de juiste chunks bij de prompt komen.
WAT IK DOE
- Schema & ingestion: embedding dimensie, similarity metric, HNSW parameters, opschonen, upsert/delete pipelines in Python of TypeScript
- SDK wiring: LangChain, LlamaIndex of raw client, met retries en idempotent indexeren
- Retrieval kwaliteit: metadata filtering, multi-tenant namespace isolatie, top-k en score thresholds, hybride BM25 + vector, reranking
- Pinecone: serverless vs pod, namespaces per tenant, index kosten afstemmen
- Qdrant: cloud of zelf-gehoste Docker, payload schema, quantization, snapshot strategie
- OpenSearch: k-NN op je bestaande cluster zonder keyword search te verliezen
- Debug & migratie: lege of irrelevante resultaten, latency, runaway kosten, ChromaPinecone/Qdrant migraties geverifieerd met query suites
Als chunking de echte oorzaak is, laat ik je het bewijs zien in plaats van je te factureren voor index tuning. Geen chat UI, geen prompt engineering, geen fine-tuning.
Stuur voor bestellen: DB, embedding model, aantal vectoren en één mislukte query.
Maak kennis met ali shah
ali shah
AI LLM Engineer RAG, Agents, LLM Ops Shopify Hydrogen
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsaug 2026
Talen
Urdu, Engels
5 years shipping production software (Systems Limited, then Contour
Software) as a backend + AI engineer. I build the unglamorous parts that
make AI products work: RAG retrieval that actually returns the right
chunk, evals that catch hallucinations before customers do, LiteLLM
gateways and Langfuse traces so you know your per-user cost, and vLLM on
your own GPU. Also custom Shopify Hydrogen storefronts.
.
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Andere AI-development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Pinecone, Qdrant of OpenSearch — welke moet ik kiezen?
Pinecone als je managed en zero ops wilt en per-unit kosten accepteert. Qdrant voor controle, zelf-hosting en sterke filtering. OpenSearch als je het al gebruikt en hybride keyword + vector in één plek wilt. Ik adviseer wat het beste past, inclusief "blijf waar je bent".
Mijn RAG geeft irrelevante chunks terug. Is dat jouw gig of de fix gig?
Als het gaat om index schema, filtering, top-k of embeddings, is dit mijn gig. Als het gaat om prompt logica, agent routing of model gedrag, dan is dat mijn debugging gig. Stuur één mislukte query en ik route je correct, zelfs als dat me de verkoop kost.
Kun je Chroma of Weaviate migreren naar Pinecone?
Ja — schema en ingest pipeline opnieuw bouwen, daarna dual-write, backfill en verifiëren met een query suite voordat je overschakelt. Je houdt het oude index totdat de gelijkwaardigheid is bewezen, zodat een migratie nooit een uitval wordt.
Kun je mijn vector DB factuur oplossen?
Vaak. Kosten komen meestal door oversized dimensies, per-tenant indexes in plaats van namespaces, onbeperkte deletes die orphan vectors achterlaten, of over-fetching van top-k. Ik controleer read/write patronen en geef je de configuratie wijziging plus de verwachte besparingen.
Doe je hybride search en reranking?
Ja — BM25 + vector fusion waar ondersteund, en cross-encoder reranking wanneer je corpus de latency rechtvaardigt. Ik doe benchmarks voor en na zodat je de nauwkeurigheid kunt zien in plaats van op mijn woord te vertrouwen.
