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Ich werde rag Chatbots für deine Dokumente erstellen
Keshav Sharma
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich entwickle maßgeschneiderte RAG (retrieval-augmented generation) Chatbots, die deine PDFs, Website oder Wissensdatenbank lesen und Fragen präzise beantworten, inklusive Quellenangaben, damit deine Nutzer oder dein Team nicht mehr in Dateien suchen müssen.
Was du bekommst:
- KI-Chatbot, der auf deinem eigenen Content basiert
- Quellenangereicherte Antworten zur Verringerung von Halluzinationen
- RAG-Pipeline mit semantischer Suche und Vektorrückgewinnung
- Pinecone Vektordatenbank-Integration
- LangChain- und LLM-API-Integration
- Sauberes Chat-UI oder eingebettetes Website-Widget
- Vollständiger Quellcode und Admin-Zugang
- Einrichtungsdokumentation und Übergabe
Ich kann KI-Wissensassistenten für Dokumentationen, Websites, interne Firmendaten, Support-Inhalte, Produktwissen und individuelle Geschäftsanforderungen bauen.
Ich bin Softwareentwickler mit praktischer Erfahrung im Aufbau von RAG-Systemen mit semantischem Chunking, Embeddings, Pinecone Vektorsuche, LangChain und LLM-APIs.
Schreib mir vor der Bestellung mit deiner Datenquelle und deinem Anwendungsfall, damit ich die passende Architektur und das richtige Paket empfehlen kann.
Lerne Keshav Sharma kennen
Keshav Sharma
Software Developer
- AusIndien
- Mitglied seitJan. 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch, Hindi
I’m a Full-Stack Developer and Backend Engineer focused on building scalable web applications, APIs, and AI-powered solutions. I work with Node.js, TypeScript, Golang, React, Next.js, PostgreSQL, MongoDB, Redis, Docker, and cloud technologies. My experience includes REST APIs, microservices, ERP integrations, database migrations, real-time systems, and RAG-based AI solutions. I focus on clean code, scalable architecture, clear communication, and delivering reliable solutions that solve real business problems.
Automatische Übersetzung
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FAQ
Automatische Übersetzung
Wird der Chatbot tatsächlich aus meinen Daten antworten?
Ja. Ich nutze eine RAG-Pipeline, die relevante Informationen aus deinen Dokumenten, deiner Website, Wissensdatenbank oder anderen unterstützten Datenquellen abruft, bevor sie eine Antwort generiert. Quellenangaben können ebenfalls enthalten sein.
Bekomme ich den vollständigen Quellcode?
Ja. Du erhältst den vollständigen Quellcode, der in deinem gewählten Paket enthalten ist. Du kannst das System eigenständig hosten, modifizieren und erweitern.
Welche Art von Daten kann ich verbinden?
Ich kann mit PDFs, DOCX-Dateien, TXT- und Markdown-Dateien, Website-Inhalten, Wissensdatenbanken und bestimmten strukturierten Geschäftsdatenquellen arbeiten. Schreib mir vor der Bestellung, um deine spezifische Quelle zu bestätigen.
Welche Technologien verwenden Sie?
Je nach Projekt kann ich LangChain, Pinecone oder eine andere geeignete Vektordatenbank, Embeddings und LLM-APIs verwenden. Die endgültige Architektur hängt von deiner Datenmenge und deinem Anwendungsfall ab.
Sind die Kosten für AI-API und Hosting inklusive?
Nein. Alle Kosten für bezahlte LLM-APIs, Vektordatenbanken, Cloud- oder Hosting-Dienste trägt direkt du an den jeweiligen Anbieter. Ich kann dir vor der Entwicklung eine Kostenschätzung für den Betrieb geben.
Kann der Chatbot in meine Website integriert werden?
Ja. Je nach Paket und Projektumfang kann ich eine eigenständige Chat-Oberfläche oder ein eingebettetes Chatbot-Widget für deine Website erstellen.
Kannst du AI-Agenten-Funktionen oder Aktionen hinzufügen?
Ja. Der Chatbot kann um Tool-Calling oder agentische Aktionen wie API-Aufrufe, Datenbankabfragen, Buchungsprozesse oder andere Geschäftsaktionen erweitert werden. Diese Funktionen erfordern eine separate Planung.
Was benötigen Sie von mir, um zu beginnen?
Bitte gib deine Datenquelle oder Beispiel-Dateien, die vorgesehenen Nutzer des Chatbots, den erwarteten Anwendungsfall, die bevorzugte Deployment-Umgebung und Beispiele wichtiger Fragen, die der Chatbot beantworten soll, an.
