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Ich werde einen individuellen RAG-Chatbot mit LangChain und AWS Bedrock erstellen


Über diesen Service
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Unternehmensgerechte RAG-Chatbots: LangChain, AWS Bedrock und Vektor-Suche
Hör auf, generische KI zu verwenden, die Halluzinationen produziert. Als Backend-Engineer mit Erfahrung in kritischen Banksystemen bei NTT DATA entwickle ich sichere, skalierbare und leistungsstarke Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Lösungen, die deine proprietären Daten wirklich verstehen.
Warum solltest du mir vertrauen?
Ich baue keine einfachen Wrapper. Ich entwerfe robuste Architekturen. Mein Hintergrund in der Produktionstroubleshooting und Cloud-Infrastruktur (AWS, OpenShift) sorgt dafür, dass deine KI zuverlässig, privat und kosteneffizient ist.
Was ich anbiete:
- Individueller RAG-Pipeline: LangChain-Integration mit AWS Bedrock (Claude 3.5), OpenAI oder DeepSeek.
- Fortschrittliche Vektor-Suche: Implementierung von pgvector, Pinecone oder ChromaDB.
- Cloud-native Backend: Skalierbare API mit FastAPI/Python oder Spring Boot/Java.
- Datenintelligenz: Intelligente Dokumentenverarbeitung (PDF, Web, SQL), um Halluzinationen zu minimieren.
- Bereit für die Produktion: Sauberer Code, JWT-Authentifizierung und strenge Tests.
Technologie-Stack: LangChain, AWS (Lambda, Bedrock, S3), Docker, PostgreSQL, Redis.
Schreib mir jetzt, um dein Projekt zu besprechen. Lass uns deine Daten in einen intelligenten Assistenten verwandeln.
Lerne Abdallah N kennen
Backend Cloud Engineer
- AusMarokko
- Mitglied seitSept. 2024
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Arabisch, Französisch, Englisch
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FAQ
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Projektziel
Bitte beschreibe deinen Anwendungsfall und das Problem, das die KI lösen soll.
Datenquellen
Welche Art von Daten wird der Chatbot verwenden? (PDFs, Website-URLs, SQL-Datenbank, Notion usw.)
Cloud-Zugang
Hast du bereits ein AWS- oder OpenAI-Konto oder brauchst du eine Anleitung bei der Einrichtung?
Integration
Wird das eine eigenständige API oder soll sie in eine bestehende Plattform integriert werden?

