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Ich werde eine Enterprise RAG-Pipeline und einen maßgeschneiderten Knowledge-Base-Chatbot entwickeln
AI-Ingenieur, maßgeschneiderte LLM-Agenten, RAG-Systeme, Python-Automatisierung
Aus LLMs zuverlässige Software zu machen, erfordert mehr als nur einfache API-Aufrufe – es braucht eine solide Architektur, saubere Datenpipelines und strenge Tests.
Ich spezialisiere mich auf den Ba...
Über diesen Service
Suchst du nach einem maßgeschneiderten AI-Chatbot, der wirklich mit DEINEN Dokumenten funktioniert? Dein RAG-Chatbot halluziniert, weil die Retrieval-Qualität schwach ist – nicht, weil das LLM klein ist. Ich baue produktionsreife AI-Entwicklungssysteme: hybride Schlüsselwort- und semantische Suche, kombiniert mit Cross-Encoder-Reranking, damit dein LLM nur aus verifizierten Beweisen antwortet.
Beweis geliefert: TradeReady AI, live auf Vercel – ein vollständiger RAG-Chatbot: PDF/DOCX/XLSX-Ingestion, lokale Embeddings (nahezu keine Kosten), Reranking, Zitate, Nutzerisolierung, Warteschlange, Ratenbegrenzung, Audit-Logs.
Das bekommst du bei meiner AI-Chatbot-Entwicklung:
- Design ohne Halluzinationen: jede Antwort nachverfolgbar auf die abgerufenen Passagen mit sichtbaren Zitaten
- Strukturierte Analyse: Tabellen und Überschriften aus PDF/DOCX/XLSX werden richtig verarbeitet
- Next.js Chat-UI: Gesprächshistorie, Quellenanzeige, nutzerbezogene Authentifizierung
- Unternehmensbetrieb: Ratenbegrenzung, Audit-Logs, Ingestion-Warteschlange, Admin-Tools
Du bekommst einen AI-Entwicklungsingenieur, der über Retrieval, Verifikation und Sicherheit nachdenkt – nicht einen No-Code-Broker. Ein Evaluationsbericht belegt die Genauigkeit auf DEINEN Dokumenten.
Bestellablauf: Stufe –> Käuferfragen –> 24h-Plan –> Demo –> Deployment. Schreib mir zuerst, wenn du dir bei der Skalierung unsicher bist.
FAQ
Automatische Übersetzung
Wird der Chatbot auf meinen Dokumenten halluzinieren?
Das hybride Retrieval + Cross-Encoder-Design beschränkt das Modell darauf, nur aus abgerufenen Passagen zu antworten, und ich optimiere das Retrieval auf deinem echten Korpus. Premium beinhaltet einen Evaluationsbericht, der die Groundedness-Rate auf deinen Dokumenten nachweist.
Welche Dokumenttypen kann ich ingestieren?
PDF, DOCX, XLSX (mit Tabellen- und Überschriftenerkennung) und textähnliche Quellen. Premium umfasst geplante/fortlaufende Ingestion und S3-kompatiblen Speicher.
Kosten die Embeddings pro Seite oder Monat?
Das Basic POC liefert lokale Embeddings (keine API-Kosten pro Seite). Wenn dein Umfang gehostete Modelle erfordert, integriere ich OpenAI/Anthropic-Optionen und dokumentiere die Kosten vor deiner Entscheidung.
Wo werden meine Daten gespeichert? Sind sie privat?
Deine Daten liegen in deiner gewählten Datenbank (Postgres/SQLite/dein S3) unter DEINEN Konten. Premium erzwingt nutzerspezifische Datenbankisolierung – keine Cross-Tenant-Lesezugriffe auf Datenebene möglich.
Kann es in meinen bestehenden Stack integriert werden?
Ja – Standard umfasst Vercel-Deployment und einen sauberen API-Vertrag; Premium beinhaltet eine individuelle Projektintegration. Wenn dein Stack speziell ist, schreib mir mit Details vor der Bestellung.
