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Ich werde Halluzinationen in deinem rag Chatbot beheben
Hamza Chohan
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Dein RAG Chatbot erfindet Dinge? Gibt falsche Antworten basierend auf deinen eigenen Dokumenten? Ich finde genau heraus, warum und behebe es.
Die meisten RAG Chatbots scheitern aus denselben, behebareren Gründen: schlechte Dokumentenaufteilung, schwache Abfrage, schlampige Prompts oder keine Bewertung. Ich prüfe alle vier und behebe die Technik dahinter, nicht nur die Prompts.
Was du bekommst:
- Tiefgehende Prüfung deiner Retrieval-Pipeline, Chunking-Strategie, Prompts und Vektordatenbank-Setup
- Testset deiner echten Fragen, vor und nach der Überprüfung auf Genauigkeit, mit Ergebnissen
- Spezifische Fixes umgesetzt (Standard und Premium)
- Schriftlicher Bericht, den du jedem Entwickler weitergeben kannst
Warum ich: Backend-Engineer mit über 4,5 Jahren Erfahrung in Produktionssystemen. Ich baue Pipelines neu auf; ich formuliere nicht nur Prompts um.
Schreib mir vor der Bestellung, beschreibe, was schief läuft, und ich sage dir ehrlich, ob es reparabel ist.
Lerne Hamza Chohan kennen
Hamza Chohan
AI Agent Developer for RAG Chatbots and Business Automation
- AusPakistan
- Mitglied seitSept. 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Urdu, Englisch
Backend engineer (4.5+ yrs) building production-grade AI agents, not demos. I build RAG chatbots trained on your documents, multi-agent systems (LangGraph, CrewAI), n8n business automation, and voice AI agents (Vapi + Twilio) - all wired into your real systems: CRM, databases, booking. Stack: Python, LangChain, OpenAI, FastAPI, .NET, SQL, Twilio. 4.5+ yrs in healthcare software - I understand data privacy and production systems. Every order: clean source code, setup docs, walkthrough video. Message me before ordering.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was verursacht Halluzinationen in einem RAG Chatbot?
In der Regel schlechte Dokumentenaufteilung, falsche Dokumente abrufen oder Prompts, die das Modell raten lassen statt zu sagen „Ich weiß es nicht“. Mein Audit zeigt genau, welcher Fehler in deinem Setup vorliegt.
Was brauchst du von mir, um anzufangen?
Zugang zu deinem Code oder eine Beschreibung deiner Stack (Framework, Vektordatenbank, LLM) plus 5–10 Beispielfragen, bei denen der Chatbot falsche Antworten gegeben hat.
Kannst du einen von jemand anderem gebauten Chatbot reparieren?
Ja – genau das ist der Sinn dieses Gigs. Ich arbeite mit jedem Stack: LangChain, LlamaIndex oder vollständig individuelle Pipelines.
Wie beweist du, dass der Chatbot repariert ist?
Ich erstelle ein Testset aus deinen echten Fragen und bewerte die Genauigkeit vor und nach der Reparatur. Du siehst die Zahlen, nicht nur Versprechen.
Mein Chatbot ist kein RAG – kannst du trotzdem helfen?
Schreib mir zuerst und beschreibe dein Setup. Wenn es reparabel ist, sage ich dir, welches Paket passt. Wenn ich nicht helfen kann, sage ich es ehrlich.
