Ich erstelle einen maßgeschneiderten rag ai Chatbot für deine Website

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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Ich entwickle maßgeschneiderte AI-Chatbots, die Fragen basierend auf deinen tatsächlichen Daten, Produktkatalogen, Richtlinien, FAQs beantworten, und zwar mit Retrieval-Augmented Generation (RAG). Kein generischer ChatGPT-Wrapper, der Dinge erfindet.

Was ich gebaut habe:

Ein internes Wissensassistenzsystem für die Mitarbeiter- und Richtliniendokumente eines Unternehmens, mit Quellenangaben und Follow-up-Handling im Gespräch

Ein kundenorientierter Shopping-Assistent für eine E-Commerce-Marke, der präzise Fragen zu Produkten, Größen und Lagerbestand beantwortet

Mein Ansatz:

Jeder Chatbot nutzt eine echte Retrieval-Pipeline mit Chunking, Embeddings, Vektor-Suche (ChromaDB), Query-Expansion und Cross-Encoder-Reranking, damit die Antworten genau und nachvollziehbar sind, nicht halluziniert werden.

Ich teste die Retrieval-Qualität außerdem mit strukturierter Bewertung (MRR, nDCG, Keyword-Abdeckung und Genauigkeit bei 50-100 Testfragen), damit du den Beweis hast, dass dein Chatbot funktioniert, und nicht nur eine Demo.

Technologie-Stack: Python, LangChain, ChromaDB, HuggingFace Embeddings, OpenAI GPT, FastAPI, Cross-Encoder Reranking.

Anwendungsfälle: Kundenservice, E-Commerce-Produkt- und Bestellhilfe, interne Wissensdatenbanken.

Schreib mir vor der Bestellung, wenn dein Anwendungsfall nicht genau in ein Paket passt – ich freue mich, eine individuelle Lösung zu skizzieren.

  • Bot-Typ

    • Kundenservice & Support

  • KI-Engine

    • Gemini
    • Open AI GPT
    • LangChain
    • Claude.ai
    • ChatGPT
    • Ollama

  • Programmiersprache

    • Python

  • Tools & Frameworks

    • Hugging Face
    • LangChain
    • Andere

  • Plattformen

    • Websites

Lerne krishna k kennen

krishna k

AI Chatbot Developer specializing in RAG Systems, LangChain and OpenAI

  • AusIndien
  • Mitglied seitAug. 2026
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde

  • Sprachen

    Hindi, Englisch
I build AI chatbots that answer from your actual business documents — PDFs, manuals, FAQs, websites. Using RAG, your chatbot reads real documents and cites sources with every answer — not making things up. What I build: - Document-trained chatbots - Conversation memory & follow-ups - Embeddable website chat widgets - Tool integrations & AI agents I measure accuracy using MRR and NDCG before delivery — proven to work, not just built and hoped for the best. Message me and I'll tell you honestly if I can help.

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