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Ich erstelle eine intelligente AI-Wissensdatenbank, die mit deinen Daten chatten kann
Hassan Abbas
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Hör auf zu halluzinieren. Begründe deine AI in privater Realität. ️
Generische Chatbots scheitern, wenn sie deine spezifischen Geschäftsdaten nicht kennen. Sie raten. Sie halluzinieren. Wenn du eine AI brauchst, die genaue, verifizierbare Antworten liefert, die nur auf deinen internen Dokumenten basieren, brauchst du ein maßgeschneidertes RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Ökosystem.
Ich konzipiere intelligente Datenpipelines, die unordentliche PDFs, Tabellen und Datenbanken in eine sichere, durchsuchbare Intelligenzschicht verwandeln. Keine Lecks, keine Vermutungen, nur reine, umsetzbare Datenabrufe.
️ Technischer Stack
- Vektor-Infrastruktur: PostgreSQL (pgvector), Pinecone, Weaviate oder ChromaDB.
- Orchestrierung: LangChain & LlamaIndex für fortgeschrittene agentische Logik.
- LLM-Kern: Integration mit GPT-4o, Claude 3.5 oder lokalen Llama 3 Modellen.
- Pipelines: Python-basierte Ingestion mit semantischem Chunking & Re-Ranking.
Wichtige Ergebnisse
- Semantische Suche: AI, die den Kontext deiner Anfrage versteht, nicht nur Schlüsselwörter.
- Quellenangaben: Jede Antwort enthält direkte Links/Referenzen zur Quelldatei.
- Datenschutz an erster Stelle: Optionale lokale Bereitstellung (Ollama/vLLM) für vollständige Datensicherheit.
- Skalierbare API: Ein robustes Backend, das deine Website, App oder interne Tools antreibt.
Lerne Hassan Abbas kennen
Hassan Abbas
AI Automation Engineer, LLMs, Voice AI and n8n Expert
- AusPakistan
- Mitglied seitOkt. 2021
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch, Französisch, Deutsch, Spanisch
I’m an AI Engineer specializing in building production-grade systems using LLMs, voice AI, and workflow automation. I design end-to-end solutions, including RAG platforms, real-time voice agents (Twilio, Retell), and n8n-based automation. I’ve developed inbound/outbound AI calling systems for lead qualification, CRM integration (Simpro), and intelligent workflows. I focus on scalable architectures, robust APIs, and real-world business automation that delivers measurable results.
Automatische Übersetzung
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was genau ist RAG und warum brauche ich es?
Standard-AI-Modelle basieren auf allgemeinem Wissen und "raten" oft, wenn sie die Antwort nicht kennen. RAG ermöglicht es der AI, zuerst deine privaten Dokumente zu "lesen". Es ruft die genauen Informationen aus deinen Dateien ab, bevor es eine Antwort generiert, was 100% Genauigkeit auf deine spezifischen Daten garantiert.
Sind meine sensiblen Daten sicher und privat?
Datenschutz hat für mich oberste Priorität. Ich verwende verschlüsselte Vektor-Datenbanken und sichere API-Protokolle. Für Kunden mit extremen Datenschutzanforderungen kann ich das gesamte System lokal mit Open-Source-Modellen (wie Llama 3) bereitstellen, sodass deine Daten niemals dein privates Server- oder Umfeld verlassen.
Welche Arten von Daten oder Dateien kann die AI verarbeiten?
Das System ist äußerst flexibel. Ich kann ingestieren und vectorisieren: Dokumente: PDF, DOCX, TXT, Markdown. Strukturierte Daten: CSV, Excel, SQL-Datenbanken. Web-Inhalte: Live-Webseiten-URLs, Dokumentationsseiten oder Notion-Arbeitsbereiche.
Muss ich monatliche API- oder Hosting-Gebühren bezahlen?
Ja. Du benötigst in der Regel eigene API-Schlüssel für das LLM (OpenAI/Claude) und die Vector-Datenbank (Pinecone/Weaviate). Ich helfe dir bei der Einrichtung, damit du direkt bei den Anbietern zum Selbstkostenpreis zahlst. Wenn du ein "Keine monatlichen Gebühren"-Modell bevorzugst, können wir das Hosting von Open-Source-Modellen auf deiner eigenen Hardware besprechen.
Kannst du dieses "Gehirn" in meine bestehende Website integrieren?
Absolut. Ich stelle eine skalierbare Backend-API bereit, die in deine individuelle Website, mobile App oder interne Tools integriert werden kann. Ich kann auch Automatisierungsplattformen wie n8n nutzen, um deine AI-Wissensdatenbank mit Slack, Discord oder deinem CRM (HubSpot/Salesforce) zu verbinden.
