M&M WS RAG-System - KI und maschinelles Lernen, Intel Core Ultra 9 285K, 128GB RAM 5600MHz, RTX 5090 32GB, 4TB SSD M.2 (NVMe)Technische Daten:Prozessor: Intel CoreCore Ultra 9 285K Sockel 1851 mit 16 Kerne 3.2 -4.6GHz, 8x 3,7-5,7GHz und NPURAM: 128GB DDR5 mit 5600MHzGrafikkarte: NVIDIA RTX5090 mit 32GB Grafikspeicher für ein überlegenes Gameplay und maschinelles LernenSSD: 4TB SSD M.2 (NVMe), beschleunigt den System- bzw. Programmstart erheblichMainboard: S1851 GIGABYTE Z890 UD WIFI6E ATXGehäuse: MidiTower BEQUIET Pure Base 600Netzteil: Netzteil 850WBetriebsystem: Ubuntu 22.04 LTSAnwendungen:KI Modell Dolphin3.0-R1-Mistral-24B-Q6-KWeboberfläche mit FastAPI, React, Docker Compose, KubernetesGPU-Optimierung - Qdrant mit CUDASystemmetriken und Workflow für automatisiertes Training - Prometheus, Grafana, Loki, Elasticsearch, KabanaRAG mit Sentence-Transformer-Modell, Vektordatenbank Milvus mit CUDA UnterstützungDokumentenverwaltung mit PyMuPDF (PDF-Verarbeitung), BeautifulSoup (HTML-Parsing)GPT-gestützte Antwortgenerierung mit Llama 3.2 / Dolphin 3.0RAG-SYSTEM für KI, maschinelles Lernen und Dokumentenverwaltung:Hochladen von PDFs, HTML-Links, TextdokumentenVektorisierung mit Sentence-TransformersVektorbasierte Suche mit Milvus + RTX 5090/5080 GPU-BeschleunigungRanking-Optimierung mit Cross-Encoder für bessere ErgebnisseFilterung nach Dokumenttypen (PDF, HTML, Text)Gewichtung von Suchergebnissen für bessere RelevanzGPT-gestützte Antwortgenerierung mit Llama 3.2 oder Dolphin 3.0Zusammenfassung der besten DokumenteInteraktiver Chat mit GPT für FolgefragenDialoghistorie für kontextabhängige AntwortenAntwortbewertung (Daumen hoch/runter) zur QualitätskontrolleKontext-Cache für sofortige Antworten bei häufigen FragenOptimierte GPT-Antworten durch NutzerfeedbackAutomatische Verbesserung schlechter AntwortenDynamische Optimierung von GPT-AntwortenLangfristiges Lernen durch Speicherung guter ErgebnisseStammnutzer haben mehr Gewicht beim FeedbackXP-Level steigert Nutzerbindung & SystemqualitätDaten werden automatisch aktualisiertNutzer können gezielt nach Hersteller, Produkttyp & Preis suchenÄhnliche Produkte werden basierend auf KI empfohlen

M&M WS RAG-DualGPU-System - KI und maschinelles Lernen, Intel Core Ultra 9 285K, 128GB RAM 5600MHz, RTX 5090 32GB, 4TB SSD M.2 (NVMe)Technische Daten:Prozessor: Intel CoreCore Ultra 9 285K Sockel 1851 mit 16 Kerne 3.2 -4.6GHz, 8x 3,7-5,7GHz und NPURAM: 128GB DDR5 mit 5600MHzGrafikkarte: NVIDIA RTX5090 mit 32GB Grafikspeicher für ein überlegenes Gameplay und maschinelles LernenSSD: 4TB SSD M.2 (NVMe), beschleunigt den System- bzw. Programmstart erheblichMainboard: S1851GIGABYTE Z890 AERO G WiFi ATXCPU-Lüfter: UNI BEQUIET Dark Rock Elite RGBGehäuse: be quiet! Light Base 600DX WeißNetzteil: Netzteil 1650WBetriebsystem: Ubuntu 22.04 LTSAnwendungen:KI Modell Dolphin3.0-R1-Mistral-24B-Q6-KWeboberfläche mit FastAPI, React, Docker Compose, KubernetesGPU-Optimierung - Qdrant mit CUDASystemmetriken und Workflow für automatisiertes Training - Prometheus, Grafana, Loki, Elasticsearch, KabanaRAG mit Sentence-Transformer-Modell, Vektordatenbank Milvus mit CUDA UnterstützungDokumentenverwaltung mit PyMuPDF (PDF-Verarbeitung), BeautifulSoup (HTML-Parsing)GPT-gestützte Antwortgenerierung mit Llama 3.2 / Dolphin 3.0RAG-SYSTEM für KI, maschinelles Lernen und Dokumentenverwaltung:Hochladen von PDFs, HTML-Links, TextdokumentenVektorisierung mit Sentence-TransformersVektorbasierte Suche mit Milvus + RTX 5090/5080 GPU-BeschleunigungRanking-Optimierung mit Cross-Encoder für bessere ErgebnisseFilterung nach Dokumenttypen (PDF, HTML, Text)Gewichtung von Suchergebnissen für bessere RelevanzGPT-gestützte Antwortgenerierung mit Llama 3.2 oder Dolphin 3.0Zusammenfassung der besten DokumenteInteraktiver Chat mit GPT für FolgefragenDialoghistorie für kontextabhängige AntwortenAntwortbewertung (Daumen hoch/runter) zur QualitätskontrolleKontext-Cache für sofortige Antworten bei häufigen FragenOptimierte GPT-Antworten durch NutzerfeedbackAutomatische Verbesserung schlechter AntwortenDynamische Optimierung von GPT-AntwortenLangfristiges Lernen durch Speicherung guter ErgebnisseStammnutzer haben mehr Gewicht beim FeedbackXP-Level steigert Nutzerbindung & SystemqualitätDaten werden automatisch aktualisiertNutzer können gezielt nach Hersteller, Produkttyp & Preis suchenÄhnliche Produkte werden basierend auf KI empfohlen