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Ich werde einen maßgeschneiderten RAG-Chatbot mit LangChain, FastAPI und OpenAI erstellen
Arnav R
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Brauchst du einen KI-Chatbot, der aus DEINEN Daten antwortet und keine erfundenen Antworten?
Ich baue produktionsreife RAG-Chatbots (Retrieval-Augmented Generation), die:
Antworten aus deinen Dokumenten (PDFs, JSON, Textdateien)
<p Quellen für jede Antwort angebenStatt Halluzinationen zu produzieren, sagen "Ich weiß nicht"
In Produktion deployen (Render + Vercel)
WAS ICH GESCHAFFEN HABE
Ein Live-RAG-System für indische Hochschulzulassungen:
shiksha-chat.vercel.app
Es beantwortet Fragen zu über 30 IIT-College und Bihar-Institutionen mit zitierten Quellen und erreichte 100 % Genauigkeit bei einer 40-Fragen-Bewertung (30 Fakten + 10 Anti-Halluzination-Tests).
MEIN TECH-STACK
LangChain (RAG-Pipeline)
OpenAI (GPT-4o-mini + Embeddings)
ChromaDB (Vektorspeicher)
FastAPI (Backend)
Next.js + Tailwind (Frontend)
Render + Vercel (Deployment)
WAS DU BEKOMMST
Basic: Funktionierender RAG-Chatbot über deine Dokumente
Standard: RAG + individuelle Next.js-Chat-UI
Premium: Vollständiges Deployment + Bewertungssuite + 30 Tage Support
WARUM ICH
Ich baue Produktionssysteme, keine Demos
Jede Antwort ist aus deinen Quellen zitiert
Ich teste auf Halluzinationen vor der Lieferung
Immer vollständiger Quellcode inklusive
Sende mir eine Nachricht mit deinem Anwendungsfall, ich antworte innerhalb weniger Stunden mit einem Plan.
Lerne Arnav R kennen
Arnav R
Full Stack Developer
- AusIndien
- Mitglied seitApr. 2025
Sprachen
Englisch
I am a Full Stack Developer who builds production-ready web applications. I built CourseAdmission, an AI-powered platform connecting students to 4,760+ colleges, featuring a custom-built AI chatbot and a full Next.js tech stack. I have experience in AI training, code quality, and debugging.
Automatische Übersetzung
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Art von Dokumenten kannst du verwenden?
PDFs, Textdateien, JSON, CSV und Markdown. Wenn deine Daten in einer Datenbank oder auf einer Webseite sind, können wir die Extraktion besprechen — meist mit einem kleinen benutzerdefinierten Script möglich.
Wie unterscheidet sich das von einem ChatGPT-Wrapper?
Ein ChatGPT-Wrapper leitet deine Frage einfach an OpenAI weiter. Ein RAG-System sucht zuerst in DEINEN Dokumenten, dann gibt es die relevanten Teile an die KI weiter. Das Ergebnis: Antworten, die auf deinen Daten basieren, mit Quellenangaben, und der Bot sagt "Ich weiß nicht", wenn die Antwort nicht in deinen Dokumenten ist.
Wird der Bot halluzinieren (Dinge erfinden)?
Nein. Der Prompt ist so gestaltet, dass er bei fehlendem Kontext die Antwort verweigert. Ich teste auch mit adversarial Fragen (Fragen, die die Daten nicht beantworten können), um sicherzustellen, dass er nicht rät.
Muss ich meinen eigenen OpenAI API-Schlüssel bereitstellen?
Ja. Du brauchst einen OpenAI API-Schlüssel (etwa 5 $ Guthaben reichen für Monate des Testens). Ich zeige dir, wie du ihn bei der Deployment-Phase einrichtest.
