Ich werde einen maßgeschneiderten RAG-Chatbot für deine Dokumente und Geschäftsdaten erstellen


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Brauchst du einen AI-Chatbot, der Fragen anhand deiner eigenen Dokumente oder Geschäftskenntnisse beantwortet?
Ich erstelle eine maßgeschneiderte Retrieval-Augmented Generation Anwendung, die relevante Informationen aus deinen genehmigten Datenquellen abruft, bevor sie eine Antwort generiert.
Je nach gewähltem Paket kann die Lösung folgendes umfassen:
- PDF-, TXT- und Markdown-Verarbeitung
- Text-Chunking und Embeddings
- Semantische Abfrage
- Qdrant, ChromaDB oder FAISS
- Quellenangaben
- FastAPI-Endpunkte
- Streamlit-Oberfläche
- Docker-Konfiguration
- Retrieval-Tests und RAG-Bewertung
- Technische Dokumentation
Ich arbeite mit Python, LangChain, LangGraph, Qdrant, ChromaDB, FAISS, FastAPI, Streamlit, Ollama und kompatiblen LLM-APIs.
Kein RAG-System kann garantiert vollständig hallucinationsfrei sein. Ich kann Quellenangaben, unzureichendes Kontextverhalten und Bewertungen hinzufügen, um die Zuverlässigkeit zu verbessern.
API-Nutzung, Cloud-Hosting und Drittanbieter-Abonnements sind nicht inbegriffen.
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, damit ich deine Dokumente, das erwartete Verhalten und die Zielumgebung prüfen kann.
Lerne Hilal A. kennen
AI Engineer for RAG AI Agents and MLOps
- AusTürkei
- Mitglied seitNov. 2024
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Türkisch, Englisch
Automatische Übersetzung
FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist ein RAG-Chatbot?
Ein RAG-Chatbot ruft relevante Informationen aus deiner eigenen Wissensquelle ab und stellt diesen Kontext einem Sprachmodell vor, bevor es eine Antwort generiert.
Kann der Chatbot seine Quellen anzeigen?
Ja. Standard- und Premium-Versionen können Dokumentnamen, Referenzen oder relevante Quellenauszüge enthalten.
Welche Dateiformate kannst du verwenden?
Gängige Formate sind PDF, TXT, Markdown und strukturierter Text. Bitte sende Musterdateien vor der Bestellung, falls das Format ungewöhnlich ist.
Sind die Kosten für LLM-API inbegriffen?
Nein. Externe Modell-APIs, Hosting-Dienste und kostenpflichtige Datenbanken werden vom Kunden bezahlt.
Können Sie die Anwendung bereitstellen?
Standard und Premium beinhalten eine einsatzbereite Docker-Konfiguration. Cloud-Deployment sollte separat basierend auf der Zielplattform vereinbart werden.
Kannst du ein lokales Modell verwenden?
Ja. Ollama oder eine andere kompatible lokale Lösung kann verwendet werden, wenn es für das Projekt geeignet ist und die Infrastruktur vorhanden ist.
Wird der Chatbot vollständig hallucinationsfrei sein?
Kein LLM-System kann garantiert vollständig frei von Halluzinationen sein. Ich kann Steuerungen zur Verankerung, Quellenangaben und Evaluierung hinzufügen, um das Risiko zu verringern und zu überwachen.

