Ich erstelle einen maßgeschneiderten AI-Chatbot, der auf deinen Dokumenten mit rag trainiert wird

Generische AI-Chatbots geben generische Antworten. Wenn du einen Chatbot willst, der wirklich DEIN Geschäft, deine Dokumente, Produktinfos, FAQs und internes Wissen kennt, brauchst du Retrieval-Augmented Generation (RAG), nicht nur eine ChatGPT-Wrapper.

Ich erstelle maßgeschneiderte AI-Chatbots, die auf deinen eigenen Dokumenten und Daten trainiert sind, sodass jede Antwort auf echten Informationen basiert, die du bereitstellst – nicht erfunden, nicht generisch.

Was ich baue:

Ein Chatbot, der deine PDFs, Dokumente, FAQs oder Website-Inhalte liest und versteht

Genaue, kontextbezogene Antworten, die direkt aus DEINEN Daten gezogen werden

Saubere Integration in ein Website-Widget, Slack oder eine eigenständige Oberfläche

Entwickelt mit LangChain, Vektordatenbanken und OpenAI/Claude APIs

Warum RAG statt eines einfachen Chatbots? Ein einfacher AI-Chatbot rät nur. Ein RAG-basierter Chatbot holt die tatsächlichen relevanten Informationen aus deinen Dokumenten, bevor er antwortet – weniger falsche Antworten, keine halluzinierten Fakten.

Mein Ablauf: Du teilst deine Dokumente, ich baue die Retrieval-Pipeline, verbinde sie mit einem LLM, teste sie auf Genauigkeit und liefere sie mit Dokumentation aus.

Ich habe praktische Erfahrung im Aufbau von RAG-Pipelines und AI-Agenten als Backend AI Engineering Praktikant gesammelt und mehrere RAG-Modelle gebaut.