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Ich werde einen individuellen RAG-Chatbot und KI-Agenten mit langchain und GPT-4 erstellen
Ich bin ein Data Scientist mit ausgeprägter Expertise in Datenanalyse, statistischem Modellieren und der Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen. Ich bin versiert darin, datengetr...
Über diesen Service
Ein intelligenten RAG-Chatbot & KI-Agenten für dein Unternehmen mit LangChain und GPT-4 bauen
Bist du es leid, dass ChatGPT falsche Antworten zu deinem Unternehmen gibt? Möchtest du einen Chatbot, der auf deinen eigenen Daten wie PDFs, Dokumenten, Websites oder Datenbanken trainiert ist? Du bist hier genau richtig.
Ich bin ein Full Stack Data Scientist mit umfangreicher Erfahrung in KI, Machine Learning und LLMs. Ich entwickle echte RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Systeme und KI-Agenten, die präzise, kontextbezogene Antworten für Unternehmen liefern.
Was ich anbiete:
- Individuellen RAG-Chatbot, trainiert auf deinen Daten
- KI-Agenten zur Automatisierung von Aufgaben (E-Mail, Suche, CRM)
- Fortgeschrittene LangChain-Pipelines mit optimiertem Retrieval
- Memory-fähiger Chatbot mit Multi-Step-Reasoning
- Unterstützung für GPT-4, Claude, LLaMA und mehr
Komplette Full Stack Lieferung:
- Streamlit- oder FastAPI-Interface
- REST API für Integration
- Docker-fähige Bereitstellung
- Sauberer Quellcode mit Dokumentation
Warum mich wählen?
Ich nutze optimiertes Chunking, Hybrid-Suche, Query-Expansion und Re-Ranking, um sicherzustellen, dass dein Chatbot genaue und zuverlässige Antworten gibt.
- Du bekommst:
- Kompletten Code
- Einrichtungsanleitung
- Video-Guide
Support nach der Lieferung
Schreib mir vor der Bestellung für eine kostenlose Beratung und Projektplanung.
Expertise:
Software-Entwicklung
•
Website-Entwicklung
Frameworks:
PyTorch
Datentyp:
Text
Programmiersprache:
Python
Tools:
tensorflow
APIs:
OpenAI
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Q1: Was genau ist RAG und warum braucht mein Unternehmen das?
RAG steht für Retrieval Augmented Generation. Es ermöglicht einem Chatbot, Fragen anhand DEINER spezifischen Daten zu beantworten — deine PDFs, Website, Produktkatalog, Handbücher oder Datenbank. Normales ChatGPT kennt dein Unternehmen nicht. Ein RAG-Chatbot kennt es. Jedes Unternehmen, das präzise KI-Antworten möchte, braucht RAG.
Q2: Mit welchen Datenquellen kannst du den Chatbot verbinden?
Ich kann mit PDFs, Word-Dokumenten, Excel-Dateien, Websites/URLs, Notion, Google Drive, SQL-Datenbanken, APIs und mehr verbinden. Wenn deine Daten irgendwo existieren, kann ich ein RAG-System darauf aufbauen.
Q3: Welchen LLM sollte ich verwenden — GPT-4, Claude oder LLaMA?
GPT-4 ist am besten für höchste Genauigkeit und allgemeine Geschäftsanwendungen. Claude 3.5 eignet sich am besten für sehr lange Dokumente und detaillierte Analysen. LLaMA oder DeepSeek sind ideal, wenn du eine kostenlose oder private On-Premise-Bereitstellung möchtest. Ich empfehle dir während der kostenlosen Beratung die beste Option für deinen speziellen Fall.
