Felix Schmidt
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Profil • Selbstdarstellung
KI-Beratung
Spezialisiert auf die Entwicklung KI-gesteuerter Produkte mit Schwerpunkt auf Large Language Models (LLM) und Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen. Expertise im Produktlebenszyklusmanagement, von der Ideenfindung und Roadmap-Planung bis hin zur Bereitstellung und kontinuierlichen Verbesserung. Kompetente Integration von LLMs mit Vektordatenbanken und Optimierung von RAG-Systemen für verbesserte Leistung und Benutzererfahrung. Fundierte Erfahrung in datengesteuerter Entscheidungsfindung, Feinabstimmung von Modellen und Sicherstellung der Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit von KI-Lösungen. Erfahren in funktionsübergreifender Teamführung, Abstimmung technischer und geschäftlicher Strategien und Bereitstellung von KI-Produkten, die den Marktanforderungen entsprechen. Kompetenz in KI-Tools und Cloud-Plattformen, mit einem tiefen Verständnis von Modellethik, Erklärbarkeit und der praktischen Anwendung von KI in realen Szenarien.
Berufserfahrung | Referenzen
Ich habe bereits umfassende Erfahrung mit LLMs und Retrieval-Augmented Generation (RAG) gesammelt, insbesondere in einem Projekt der “Urban Community AI”.
Projektbeschreibung: Im Rahmen von “Urban Community AI” haben wir ein Kontext bewusstes Coaching-AI-System entwickelt, das speziell auf die Bedürfnisse von urbanen Gemeinschaften zugeschnitten ist. Unser Ziel war es, eine Plattform zu schaffen, die sowohl individuelle als auch kollektive Entwicklungen in sozialen Interaktionen unterstützt.
Um dieses Ziel zu erreichen, habe ich ein leistungsstarkes LLM-RAG-System aufgebaut. Dabei habe ich eine Vektordatenbank (FAISS) verwendet, um kontextuelle Informationen in Echtzeit effizient abzurufen und synthetische Daten generiert, um die Wissensbasis zu erweitern. Mittels LangChain haben wir eine Pipeline implementiert, die Anfragen verarbeitet, relevante Informationen abruft und präzise Prompts für das LLM erstellt. Durch kontinuierliches Finetuning und Feedback-Schleifen haben wir die Qualität der generierten Antworten kontinuierlich verbessert, um Nutzern kontextualisierte und präzise Empfehlungen zu geben.
