Ich werde einen AI RAG Chatbot mit Claude API und chromadb bauen


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich entwickle KI-gestützte Funktionen mit Claude API (Anthropic) und RAG (Retrieval-Augmented Generation) mit ChromaDB – und verwandle deine App in etwas, das deine eigenen Daten verstehen und Fragen beantworten kann.
Was ich tatsächlich mache:
- Design und Implementierung von RAG-Pipelines: Dokumenten-Chunking, Embeddings, Vektor-Suche mit ChromaDB
- Integration der Claude API für intelligente Antworten, strukturierte Ausgaben und Konversationslogik
- Alles in einem sauberen FastAPI-Backend verpacken, mit PostgreSQL (über SQLAlchemy 2.0) für die Speicherung von Chat-Historie, Metadaten oder Nutzerdaten
- Docker-basierte Deployment-Setups, wenn du etwas produktionsreif brauchst
Mein Hintergrund: Ich arbeite täglich mit FastAPI, PostgreSQL und der Claude API, inklusive eines RAG-basierten Projekts (Rocket Projection), das eine Agentenschleife mit Vektor-Suche über echte Daten verbindet. Ich konzentriere mich auf stabile, funktionierende Integrationen, anstatt überzogene Versprechen zu machen, die ich nicht wirklich umgesetzt habe.
Nicht in diesem Gig enthalten (gerne separat besprechen): Feinabstimmung von KI-Modellen, Entwicklung mobiler Apps.
Lass uns vor deiner Bestellung über dein Projekt sprechen – ich sage dir ehrlich, ob RAG/Claude API die richtige Lösung ist, oder schlage eine einfachere Alternative vor, falls nicht.
Lerne Darov kennen
Python Backend Developer, FastAPI, AI and RAG Integration
- AusUkraine
- Mitglied seitOkt. 2025
Sprachen
Ukrainisch, Russisch, Englisch
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FAQ
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Stimmst du KI-Modelle feinab?
Derzeit nicht — ich konzentriere mich auf RAG- und prompt-basierte Integrationen mit der Claude API, die die meisten Anwendungsfälle abdecken, ohne die Kosten und Komplexität eines Fine-Tunings.
Mit welchem KI-Anbieter arbeitest du?
Vor allem mit Claude (Anthropic) API. Die Integrationsmuster sind bei den meisten LLM-Anbietern ähnlich, sodass eine Anpassung leicht möglich ist.
Muss ich meine eigenen Daten für das RAG-System bereitstellen?
Ja – du stellst die Dokumente/Daten bereit, auf die die KI zugreifen soll (PDFs, Dokumente, Datenbankeinträge usw.). Ich kümmere mich um Chunking, Embedding und Retrieval-Setup.
Kannst du das in Produktion deployen?
Ja, das Premium-Paket beinhaltet Docker-basiertes Deployment. Für Basic/Standard liefere ich funktionierenden Code, den du selbst deployen kannst, oder wir sprechen über Deployment als Add-on.

