Ich werde einen individuellen Rag-Chatbot für deine Dokumente in Python erstellen

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Atika A
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build a custom rag chatbot for your documents in python
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Deine Antworten verstecken sich in PDFs, Handbüchern und Wikis. Ich erstelle einen maßgeschneiderten RAG-Assistenten (Retrieval-Augmented Generation) in Python, damit du in einfachem Englisch gestellte Fragen stellen und Antworten erhalten kannst, die in deinen eigenen Dokumenten verankert sind, inklusive Quellen.


WIE ES FUNKTIONIERT

1. Du teilst mir deinen Anwendungsfall und Beispiel-Dokumente mit

2. Ich lese deine Dateien ein, parse sie und teile sie in Abschnitte

3. Die Texte werden eingebettet und in einer Vektor-Datenbank gespeichert (FAISS oder Chroma)

4. Jede Frage ruft die relevantesten Passagen ab

5. Ein LLM (OpenAI, Anthropic oder kompatibles Open-Source-Modell) beantwortet sie darauf basierend und nennt Quellen


WAS DU BEKOMMST

- Python-Quellcode und Installationsanleitung

- Streamlit-Oberfläche (einfach im Basic-Paket)

- Quellenangaben zu den Antworten

- Retrieval-Tests mit Musterfragen

- API-Keys in Umgebungsvariablen, nie im Code fest codiert


AM BESTEN FÜR

Startups, SaaS, HR, Support-Teams, Berater, Agenturen, Forscher.


PROTOTYP vs. PRODUCTION

Pakete liefern einen funktionsfähigen, getesteten Assistenten. Authentifizierung, Skalierung und Compliance werden separat definiert.


EHRLICHER HINWEIS

RAG reduziert untermauerte Antworten, kann jedoch keine 100%ige Genauigkeit garantieren. Ich teste die Abfragefunktion mit deinen Dokumenten.


Schick mir zuerst deinen Anwendungsfall und Beispieldateien, dann bestätige ich Umfang und Preis.

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    • Kundenservice & Support
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Lerne Atika A kennen

Atika A

Python Data Analyst, Pandas, NumPy, Matplotlib Expert, Scikit Learn, Tensorflow

  • AusPakistan
  • Mitglied seitFeb. 2025
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde

  • Sprachen

    Englisch
Machine Learning & Deep Learning Engineer specializing in building and deploying custom AI solutions. Experienced in ANN, CNN, and RNN models using TensorFlow and PyTorch, paired with FastAPI backends and Streamlit web interfaces. I deliver end-to-end, production ready web apps hosted on Render, Hugging Face, and Streamlit Cloud.

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