Ich werde ein RAG-System bauen, um mit deinen Dokumenten zu chatten


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Willst du, dass dein Team sofort Antworten aus Hunderten von Dokumenten findet?
Ich entwickle maßgeschneiderte RAG- (Retrieval-Augmented Generation) Systeme, die es dir ermöglichen, mit deinen PDFs, Dokumenten und Wissensdatenbanken mithilfe von KI zu chatten.
WAS ICH BAUE:
- PDFs, Dokumente, Textdateien hochladen, KI lernt deine Inhalte
- Fragen in natürlicher Sprache stellen, präzise Antworten erhalten
- Quellenangaben, die genau zeigen, woher die Antworten stammen
- Semantische Suche, die Bedeutung versteht, nicht nur Schlüsselwörter
MEINE BEWEISE:
Ich habe PDF RAG Chat (github.com/Glicmack/pdf-rag-chat) entwickelt, eine funktionierende RAG-Anwendung mit ChromaDB und LLM-APIs.
TECHNOLOGIEN:
- Vektor-Datenbanken: ChromaDB, Pinecone, Weaviate
- LLMs: Claude API, OpenAI, Open-Source-Modelle
- Frameworks: LangChain, LlamaIndex
- Frontend: Streamlit, Next.js, React
Anwendungsfälle:
- Interne Wissensdatenbank für dein Unternehmen
- Kundensupport basierend auf deiner Dokumentation
- Suche und Analyse rechtlicher Dokumente
- Q&A-System für Forschungsarbeiten
- Trainingsmaterial-Assistenz
Jedes System wird individuell für DEINE Daten und Anwendungsfall erstellt.
Portfolio: princevekariya.dev
GitHub: github.com/Glicmack
Kontaktiere mich vor der Bestellung, um deine Anforderungen zu besprechen.
Lerne Prince V kennen
AI Engineer
- AusIndien
- Mitglied seitApr. 2026
Sprachen
Gujarati, Englisch, Hindi
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FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Dateitypen kann das RAG-System verarbeiten?
PDFs, Word-Dokumente, Textdateien, CSVs und Webseiten. Ich kann die Unterstützung für benutzerdefinierte Formate je nach Bedarf hinzufügen.
Wie genau sind die Antworten?
RAG-Systeme liefern Antworten direkt aus deinen Dokumenten mit Quellenangaben. Die Genauigkeit hängt von der Qualität der Dokumente ab, aber ich setze Re-Ranking und hybride Suche ein, um die Relevanz zu maximieren.
Kann es große Dokumentensammlungen verarbeiten?
Ja. Das System skaliert von 10 bis Tausende von Dokumenten. Für sehr große Sammlungen verwende ich optimiertes Chunking und Vektor-Datenbank-Indexierung.

