Eine steuerbare Schicht über LLMs bauen, in der eigene Daten angebunden, Antworten geprüft und Retrieval-Qualität vor Release sichtbar werden.
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> open ./case-study
NeuralFlow
Eine Plattform für die Arbeit mit LLM-Modellen und eigenen Daten.
Entworfen wurden RAG-Pipeline, API-Layer, Request Tracing, Eval-Sets und Admin-Szenarien zur Beobachtung der Antwortqualität.
LLM
Python
FastAPI
- primary
- RAG-ready
- secondary
- evals + traces
- kind
- LLM / RAG
/more-cases
