Ich erstelle einen maßgeschneiderten RAG-Chatbot mit LangChain und Vektor-Datenbank für dein Dokument


Über diesen Service
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Hast du genug davon, manuell durch hunderte Seiten zu suchen, um Antworten zu finden? Ich baue einen produktionsbereiten RAG (Retrieval-Augmented Generation) Chatbot, mit dem du mit deinen eigenen Dokumenten, PDFs, Word-Dateien, Wissensdatenbanken oder beliebigen Textdaten chatten kannst.
Was du bekommst:
- Dokumenten-Ingestions-Pipeline mit Chunking und Embedding
- Vektor-Datenbank-Setup (Pinecone, Weaviate oder Chroma)
- LLM-Integration (OpenAI, Claude oder AWS Bedrock)
- FastAPI-Backend mit sauberen REST-Endpunkten
- Konversationale Erinnerung für Folgefragen
Warum mit mir arbeiten: Ich bin ein Senior GenAI Engineer mit über 5 Jahren Python-Erfahrung. Ich habe RAG-Systeme gebaut, die die Retrieval-Genauigkeit bei Unternehmensdaten um 40 % verbessert haben. Jede Lieferung ist produktionsreif, kein reines Notebook-Demo.
Mein Stack: LangChain · LlamaIndex · FastAPI · PostgreSQL · AWS · Docker
Pakete im Überblick:
- Basic ($75) Single-doc RAG mit API-Endpunkt, bis zu 50 Seiten
- Standard ($150) Multi-doc RAG + Erinnerung + Streamlit UI
- Premium ($300) Vollständiges System mit RBAC, semantischem Cache, AWS-Deployment
Schreib mir vor der Bestellung, wenn du einen speziellen Anwendungsfall hast. Ich bestätige gern, ob es passt, bevor du kaufst.
Lerne Ganesh Mandape kennen
AI Engineer Python Developer FastAPI Django RAG LangChain MCP OpenAI Claude
- AusIndien
- Mitglied seitJuni 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch, Hindi
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