Ich erstelle einen rag-basierten PDF-Chatbot mit Python und Langchain

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Dhani Baksh
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Über diesen Service

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Suchst du einen Chatbot, der deine Dokumente liest und versteht?

Ich erstelle RAG-basierte PDF-Chatbots mit Python, LangChain und OpenAI, damit deine Nutzer Fragen stellen und präzise Antworten direkt aus deinen Dateien und deiner Wissensdatenbank erhalten können.

Ich habe bereits ein produktionsreifes RAG-System gebaut und bereitgestellt – das ist keine Theorie, sondern etwas, das ich tatsächlich umgesetzt habe.

Was ich baue:

  • PDF- und Dokumenten-Q&A-Chatbots mit RAG
  • Unterstützung für mehrere Dokumente mit Vektor-Suche
  • Gesprächsspeicher mit PostgreSQL
  • FastAPI-Backend, das den Chatbot antreibt
  • Integration des Supabase-Vektorspeichers
  • Bereitstellung auf Railway oder Render

Perfekt für:

  • Anwaltskanzleien, Startups, Krankenhäuser, Bildungsplattformen
  • Jedes Unternehmen mit großen Dokumentensammlungen

Was du bekommst:

  • Sauberen, produktionsbereiten Python-Code
  • Vollen Quellcode, keine Black Box
  • FastAPI-Endpunkte, bereit für jedes Frontend
  • Postman-Collection zum Testen
  • Klare Kommunikation während des gesamten Prozesses

Warum ich?

Jedes RAG-System, das ich baue, wird von Grund auf mit LangChain, OpenAI-Embeddings und Vektor-Suche programmiert. Volle Kontrolle, voller Quellcode, skalierbar.

Schau dir meine Arbeit an: github.com/dhanibaksh777-byte

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Dhani Baksh

Python Backend Developer

  • AusPakistan
  • Mitglied seitJuni 2026
  • Sprachen

    Urdu, Englisch
Python Backend Developer specializing in FastAPI, PostgreSQL, and REST APIs. I build secure, scalable, and well-structured backend systems — from authentication and database integrations to full production-ready APIs. My work includes deploying real backends for startups like Scaterly, an AI-powered content distribution platform. Clean code, timely delivery, and clear communication — always.

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