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Ich werde einen RAG-Wissensdatenbank-Chatbot mit Quellenangaben erstellen
Asad Rafique
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich werde ein retrieval-augmented generation System aufbauen, das es Nutzern ermöglicht, Fragen aus deiner Dokumentation, deinen Richtlinien, dem Help-Center, PDFs oder internen Wissensquellen zu stellen und dabei quellenbasierte Antworten zu erhalten. Dieser Service ist für SaaS-Produkte, Kundensupport-Portale und interne Geschäftssysteme konzipiert. Ich kümmere mich um mehr als nur die Chat-Oberfläche: Dokumentenaufnahme, Chunking, Metadaten, Embeddings, Retrieval, Zitate, Berechtigungen und Produktionssicherungen werden entsprechend dem vereinbarten Umfang umgesetzt.
Mögliche Funktionen:
- PDF-, Dokumenten- oder Help-Center-Import
- PostgreSQL/pgvector oder Qdrant Retrieval
- tenant- und rollenbewusster Wissenszugriff
- Quellenangaben
- Gesprächshistorie
- Admin-Upload- und Re-Indexierungs-Workflow
- Retrieval-Bewertung und Feedback
- OpenAI- oder Claude-Integration
Ich kann den Assistenten direkt in eine bestehende Laravel/PHP-Anwendung integrieren oder über sichere APIs für eine andere Plattform bereitstellen. Die RAG-Qualität hängt von der Dokumentenqualität und den erforderlichen Retrieval-Regeln ab. Kontaktiere mich vor der Bestellung mit Beispiel-Dokumenten, Nutzerrollen und erwarteten Fragen.
Lerne Asad Rafique kennen
Asad Rafique
Senior Laravel and AI Automation Engineer n8n APIs SaaS
- AusPakistan
- Mitglied seitNov. 2012
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung8 Monate
Sprachen
Urdu, Punjabi, Englisch, Hindi
Senior Laravel Developer & AI Automation Engineer with 9+ years of experience building SaaS platforms, APIs, dashboards, eCommerce systems, POS solutions, and business automation workflows. I help businesses automate operations using Laravel, n8n, AI agents, APIs, webhooks, queues, and cloud infrastructure. Experienced with WooCommerce, Shopify, Stripe, Cloudflare, VPS, CI/CD, and production-ready systems.
Automatische Übersetzung
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FAQ
Automatische Übersetzung
Ist das anders als ein einfacher Chatbot?
Ja. Ein RAG-Assistent ruft relevante Informationen aus deinen genehmigten Wissensquellen ab, bevor er eine Antwort generiert. Die Umsetzung kann Zitate, Metadatenfilter und Zugriffregeln beinhalten, anstatt sich nur auf das allgemeine Wissen des Modells zu stützen.
Welche Vektor-Datenbank wirst du verwenden?
Ich empfehle PostgreSQL mit pgvector oder Qdrant, basierend auf deiner aktuellen Infrastruktur, Dokumentenmenge, Filterbedarf und betrieblichen Anforderungen. Die Datenbankwahl wird während des Scoping finalisiert.
Können verschiedene Kunden oder Teams separate Dokumente haben?
Ja. tenant- und rollenbewusstes Retrieval kann im Rahmen des Standard- oder Premium-Scopes nach Überprüfung deines Autorisierungsmodells umgesetzt werden.
Garantierst du, dass jede Antwort korrekt ist?
Kein verantwortungsvolles RAG-System kann perfekte Antworten garantieren. Ich kann Zitate, Bewertungsfälle, Fallback-Verhalten und Feedback-Kontrollen implementieren, um unsupported responses zu reduzieren und die Qualität zu messen.
Sind die Kosten für AI-API und Hosting inklusive?
Nein. Nutzung des Modells, Vektor-Hosting, Speicherung und andere Drittanbieter-Gebühren werden direkt vom Kunden bezahlt.
Kannst du automatisch jede Website aufnehmen?
Nur Inhalte, die im Besitz des Kunden sind oder für die eine Verarbeitung autorisiert ist. Die Quelle muss Zugriff erlauben und technisch geeignet sein. Das Crawlen von Websites ist separat vom Dokumenten-Import geplant.
