Ich erstelle einen individuellen rag-Chatbot, der auf deinen Dokumenten und Daten trainiert wird

Deine PDFs (oder Muster), was Nutzer fragen können sollten, und alle Datenschutzbestimmungen. Falls der Bot vollständig in deiner Umgebung laufen muss, sag das bitte gleich zu Beginn.

Ja—bei Verwendung von RAG kann ich Antworten mit Zitaten oder Ausschnitten liefern, die auf die entsprechenden Quellen verweisen, damit Nutzer sie überprüfen können.

Ja. Ich kann den Service containerisieren (Docker) und eine Anleitung für die Bereitstellung geben. Wenn du möchtest, dass ich ihn bereitstelle, gib bitte die Details deiner Zielumgebung an.

Ja. Wenn du die lokale Inferenz bevorzugst, kann ich die Pipeline für ein lokales Modell entwerfen (abhängig von deiner Hardware).

Standardmäßig PDFs; DOCX/Markdown/HTML können hinzugefügt werden. Bei ungewöhnlichen Formaten solltest du zuerst eine Musterdatei zur Validierung schicken.

Antworten basieren auf abgerufenen Passagen und werden durch Regeln wie „Nur aus dem Kontext antworten“ eingeschränkt. Kein System kann null Halluzinationen garantieren, aber RAG verbessert die Fundierung deutlich.

Die sicherste Option ist, Ingestion und Inference in deiner Infrastruktur laufen zu lassen. Wenn eine Drittanbieter-API genutzt wird, stimmen wir ab, welche Daten gesendet werden und was lokal bleiben muss.

Dieses Gig kann eine einfache Demo-UI (z.B. Streamlit) oder nur API-Lieferung umfassen. Website-Integration ist in höheren Paketen möglich.