Einen RAG- oder Text-zu-SQL-AI-Agenten bauen, um mit deinen Daten zu chatten

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Kumaresh Dey

Level 2

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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Möchtest du deine Dokumente oder Datenbankfragen in einfachem Englisch stellen und korrekte Antworten erhalten? Ich entwickle RAG- und Text-zu-SQL-Agenten, die aus deinen eigenen Daten antworten und zeigen, woher jede Antwort stammt.


Was ich baue:

  • Dokumenten-Q&A (RAG) über PDFs, Word, Notion, Confluence, Google Drive oder deine Website
  • Text-zu-SQL-Agenten für PostgreSQL, MySQL, Snowflake, BigQuery und mehr
  • Antworten mit Quellen oder dem verwendeten SQL, damit dein Team ihnen vertrauen kann
  • Ein Bewertungssatz, um die Genauigkeit vor dem Start zu messen
  • Web-Chat, Slack- oder Teams-Bot oder eine API, die deine App aufrufen kann


Warum ich: In meinem Hauptjob baue ich genau das: eine RAG-Daten-Discovery-Pipeline und einen AI-Agenten, der SQL schreibt und BI-Diagramme erstellt, wodurch der manuelle Modellierungsaufwand um 80 % reduziert wird.


Stack: Python, OpenAI / Claude / Gemini oder Open-Source-LLMs, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, pgvector, Pinecone, OpenSearch, FastAPI.


Sag mir, welche Daten du hast und welche Fragen du beantwortet haben möchtest, und ich schlage das passende Paket vor.

Lerne Kumaresh Dey kennen

Kumaresh Dey

AI Engineer for AI Agents, RAG, MCP and Claude Code, Python Backend

4,9(27)

Level 2

  • AusIndien
  • Mitglied seitJuli 2023
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde
  • Letzte Lieferung2 Monate
  • Sprachen

    Hindi, Englisch
AI engineer and Python backend developer with 4+ years of production experience. I build GenAI tooling on an enterprise data platform: RAG pipelines, text-to-SQL, AI agents and MCP integrations on Snowflake and AWS. Before that I built backend systems serving 120k+ users and data pipelines that collected 600k+ records. On Fiverr I set up the right AI workflow and tool stack for your budget, configure Claude Code and MCP servers, build AI agents and RAG chatbots, and deliver reliable web scraping. Send me your use case and I'll tell you plainly what will work.

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