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Ich werde einen rag ai chatbot über deine dokumente, daten oder website erstellen
Jeffrey C
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich baue retrieval-augmented (RAG) chatbots, die Fragen zu DEINEN Inhalten beantworten — Dokumente, PDFs, eine knowledge base, eine website oder eine datenbank — mit echten Quellenangaben, keine Halluzinationen. Der Bot holt die relevanten Passagen, bevor er antwortet, damit die Antworten in deinen Daten verankert bleiben.
Ich habe einen persistent-memory AI-Assistenten von Grund auf neu entwickelt: Retrieval über einen knowledge graph mit Tausenden von Knoten, Kontext-Injection und Claude/OpenAI-Orchestrierung. Ich weiß, wo RAG bei schlechtem Chunking, schwacher Retrieval, fehlenden Bewertungen versagt und wie man Antworten genau hält. Dahinter stecken 20+ Jahre Erfahrung in der Architektur von Unternehmenssystemen (Fortune 500, Verteidigung) und Physik im Master.
Was du bekommst:
- einen chatbot, der in deinen Daten verankert ist, mit Quellenangaben
- richtiges Chunking, Embeddings und einen Vektor-Store (Pinecone, Chroma, pgvector, deine Wahl)
- Claude oder OpenAI im Hintergrund
- sauberen, dokumentierten Code, den dein Team besitzen und erweitern kann
- klare Infos darüber, was RAG für deinen Anwendungsfall kann und was nicht
Schreib mir vor der Bestellung mit deinem Datentyp, ungefährem Volumen und Stack, und ich bestätige das passende Paket.
Lerne Jeffrey C kennen
Jeffrey C
AI Integration Engineer, LLM, RAG, Claude and OpenAI APIs, 25 Year Architect
- AusVereinigte Staaten
- Mitglied seitJuli 2026
Sprachen
Englisch
I'm a physics-educated software engineer who builds LLM-integrated systems — RAG pipelines, agentic assistants, and Claude/OpenAI API integrations — on top of 25 years architecting enterprise-scale software (Fortune 500 insurance, defense). Recently I built a persistent-memory AI assistant from scratch: multi-agent, with a temporal knowledge graph, retrieval-augmented context, and Claude API orchestration. I bring production engineering judgment — CI/CD, DevSecOps, containerized delivery — so AI features actually ship and hold up. I'll tell you what's possible and what isn't, up front.
Automatische Übersetzung
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Art von Daten kann der Chatbot verwenden?
PDFs, Word/Text-Dokumente, eine website, eine knowledge base, eine datenbank oder eine API. Schick mir ein Beispiel, und ich bestätige, was machbar ist.
Wird er Dinge erfinden?
Nein — es holt die tatsächlichen relevanten Passagen aus deinen Daten, bevor es antwortet, und zitiert Quellen, damit es verankert bleibt und nicht halluziniert.
Brauche ich einen API-Schlüssel?
Ja, dein eigener Anthropic (Claude) oder OpenAI Schlüssel. Du behältst die Kontrolle über Nutzung und Abrechnung; ich gebe ihn nie weiter.
Bekomme ich den Quellcode?
Ja, bei jedem Paket — sauberen, dokumentierten Code, den dein Team besitzen und erweitern kann.
Welche Vektordatenbank verwendest du?
Deine Wahl — Pinecone, Chroma, pgvector oder eine andere Lösung. Ich empfehle eine basierend auf deinem Umfang und Stack.
