Ich werde individuelle AI-Chatbots erstellen


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Generisches ChatGPT kennt dein Business nicht. Ein RAG
Chatbot tut das, weil er aus deinen Dokumenten,
Richtlinien, Produkten und Daten zieht, bevor er antwortet.
Das ist echte RAG-Entwicklung, kein No-Code-Wrapper:
Dokumenten-Ingestions-Pipeline (PDFs, Word, Webseiten,
Datenbanken, Notion, Confluence, Google Drive)
Intelligente Chunking- und Embedding-Strategie (die meisten Builder
verstehen das falsch)
Vektordatenbank: Pinecone, Weaviate, pgvector oder
Chroma, je nach deinem Stack
Hybride Suche (semantisch + Stichwort) für bessere Trefferquote
Re-Ranking für präzise richtige Chunks, nicht nur
ähnliche Chunks
Zitate, damit Nutzer jede Antwort überprüfen können
Gesprächsspeicher
Produktiveinsatz mit Überwachung
Perfekt für:
Kundenservice-Bots, die auf deinen Hilfe-Dokumenten basieren
Interne Wissensassistenten für HR, IT, Richtlinien
Produktfragen & Antworten für E-Commerce
Technische Dokumentations-Chatbots
Mein Hintergrund: Enterprise AI und Lösungsarchitektur
in den Bereichen Luftfahrt, Gesundheitswesen und Industrie.
Schreib mir zuerst, wenn dein Anwendungsfall in reguliertem
Bereich liegt.
Sende mir eine Beschreibung deines Anwendungsfalls und eine grobe
Dokumentenzahl. Ich antworte innerhalb weniger Stunden mit Machbarkeit, Ansatz und Umfang.
Lerne Kairo kennen
AI, Solution Architecture and Full Stack engineering
- AusKanada
- Mitglied seitApr. 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch, Hindi
Automatische Übersetzung
FAQ
Automatische Übersetzung
Wie unterscheidet sich das von einem No-Code-Chatbot-Builder wie Chatbase oder CustomGPT?
Diese Tools sind gut für einen schnellen Prototyp, bieten aber keine Kontrolle über Chunking, Retrieval-Strategie oder Zitate. Die Genauigkeit stagniert bei echten Anwendungsfällen schnell. Was ich baue, ist ein echtes RAG-System, bei dem jede Schicht — Ingestion, Chunking, Embedding, Retrieval, Re-Ranking, Generierung — auf y abgestimmt ist.
Welche Dateiformate kannst du ingestieren?
PDFs, Word, Klartext, Markdown, HTML, Webseiten durch Crawling, Notion, Confluence, Google Drive, Dropbox und benutzerdefinierte APIs oder Datenbanken. Sag mir, was du hast, und ich bestätige das während der Scope-Phase.
Wie gehst du mit Dokumenten-Updates um?
Das Basic-Paket ist eine einmalige Ingestion. Standard und Premium beinhalten inkrementelles Sync — neue Dokumente können von dir hinzugefügt werden, und das Premium-Paket enthält eine geplante Update-Pipeline, damit die Wissensbasis automatisch aktuell bleibt.
Wer trägt die Kosten für die LLM API und das Hosting der Vektordatenbank?
Du, mit deinen eigenen Konten (OpenAI, Anthropic, Pinecone usw.). Ich helfe dir, die monatlichen Kosten vor Beginn abzuschätzen. Für kleinere Deployments eliminieren self-hosted Optionen (pgvector, Chroma) die Vektor-Datenbankkosten komplett.
Kann ich das in Slack, Intercom oder meine bestehende Webseite integrieren?
Ja. Das Ergebnis ist ein API-Endpunkt, der sich mit jedem Frontend verbindet — Slack, Intercom, Zendesk, deine eigene Webseite oder eine benutzerdefinierte UI. Das Premium-Paket beinhaltet UI-Branding, falls nötig.

