Ich erstelle einen individuellen AI-Chatbot, der auf deinen Daten mit gpt und rag trainiert wird


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Verlier nicht länger Kunden an generische, "halluzinierende" AI. Ich erstelle maßgeschneiderte AI-Chatbots aus deinen eigenen Daten mit GPT und RAG, um den Nutzern sofortige, präzise Antworten basierend auf deinem einzigartigen Unternehmenswissen zu geben.
Die meisten Bots scheitern, weil sie auf allgemeine Daten angewiesen sind. Ich spezialisiere mich auf RAG (Retrieval-Augmented Generation) und stelle sicher, dass dein Assistent markenkonforme Antworten liefert, die direkt aus deinen PDFs, Websites oder Datenbanken stammen.
️ Was ich anbiete:
- Dokument-Trainierte Bots: Füttere sie mit PDFs, Docx oder CSVs.
- Website AI Chatbots: Ein intelligentes Widget, das deine gesamte Seite kennt.
- AI-Wissensdatenbanken: Interne Tools für Mitarbeiter, um SOPs abzufragen.
- SaaS & Datenbank-Integration: Natürliche Sprachabfragen für SQL/NoSQL.
Wichtige Features:
- Fortschrittliches Stack: LangChain, Python & FastAPI.
- Vektordatenbanken: Pinecone, FAISS oder ChromaDB für schnelle Abfragen.
- Multi-Source-Ingestion: PDFs, Notion, Google Drive & URLs.
- Nahtlose Bereitstellung: Slack, WhatsApp oder Website-Widgets.
- Sicher & privat: Unternehmensgerechte Datenverarbeitung.
- Ich "prompt" AI nicht nur; ich entwickle produktionsreife Systeme mit GPT-4 und Gemini. Schreib mir vor der Bestellung, um deine Daten und Ziele zu besprechen!
Lerne Asif Karim kennen
AI ML Engineer Python Prompt Engineering
- AusPakistan
- Mitglied seitMärz 2025
Sprachen
Urdu, Englisch
Automatische Übersetzung
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Q1: Was ist ein RAG-System?
Ein RAG (Retrieval-Augmented Generation)-System ruft relevante Dokumente ab und kombiniert sie mit generativer KI (LLMs), um präzise, kontextbezogene Antworten zu liefern.
Q2: Welche Dokumente kann dieses System verarbeiten?
Es kann PDFs, Textdateien und DOCX-Dateien verarbeiten. Weitere Formate können auf Anfrage hinzugefügt werden.
Q3: Welche Vektor-Datenbanken nutzt du?
Ich verwende FAISS, ChromaDB, Pinecone oder Weaviate, je nach deiner Präferenz und Anwendungsfall.
Q4: Kann dieses System offline oder mit Open-Source-Modellen arbeiten?
Ja, ich kann Hugging Face-Modelle integrieren, die lokal laufen, falls du keine Cloud-APIs wie OpenAI verwenden möchtest.
Q5: Kannst du die App für mich bereitstellen?
Ja! Deployment via Docker oder eine Schritt-für-Schritt-Anleitung kann im Premium-Paket enthalten sein oder als Extra angeboten werden.
Q6: Wird der Code dokumentiert und wiederverwendbar sein?
Absolut. Der Code wird sauber, modular sein und Kommentare sowie Installationsanweisungen enthalten.
