Ich werde einen benutzerdefinierten KI-Chatbot erstellen, der aus Ihren Dokumenten mit Rag antwortet

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Mahmudul Hasan
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build a custom ai chatbot that answers from your documents using rag
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

WAS ICH BAUE


Ein retrieval-basierter (RAG) Chatbot, der deine Dokumente liest und Fragen daraus beantwortet, mit Zitaten, die genau auf die Quelle verweisen. Jede Antwort basiert auf deinen Dokumenten und ist zitiert, damit du sie gegen die Quelle überprüfen kannst.


TECH STACK


Python, LangChain, ChromaDB, OpenAI- oder Groq-Modelle, FastAPI-Backend, Streamlit- oder React-Chat-Interface.


INBEGRIFFEN


- Dokumenten-Ingestions-Pipeline (PDF, DOCX, TXT, CSV)

- Vektor-Datenbank-Setup und Indexierung

- Ein Chat-Interface, das du sofort nutzen kannst

- Vollständiger Quellcode und schriftliche Dokumentation

- Deployment auf eine Live-URL


WARUM ICH


Ich habe sechs KI-Anwendungen gebaut und bereitgestellt, darunter einen zweisprachigen RAG-Assistenten für juristische Dokumente und ein KI-Support-Ticket-Triage-System. Alles, was ich liefere, läuft live, nicht nur auf meinem Rechner.


BITTE BEACHTEN


Du stellst deinen eigenen OpenAI- oder Groq-API-Schlüssel bereit. Token-Nutzung wird vom Anbieter abgerechnet und ist nicht im Gig-Preis enthalten.


Schreibe mir vor der Bestellung mit deinem Dokumenttyp und Seitenzahl, und ich bestätige, welches Paket passt.


  • KI-Engine

    • ChatGPT
    • Claude
    • Gemini
    • Azure OpenAI
    • Grok
    • DeepSeek
    • Hugging Face
    • Ollama

  • Tools & Frameworks

    • LangChain
    • LangGraph
    • CrewAI
    • OpenAI Agents SDK
    • n8n

  • Art der KI-Lösung

    • KI-Agent
    • KI-Chatbot
    • Lappensystem

  • Zweck

    • Kundensupport
    • Verkaufsassistent
    • Datenanalyse
    • Kundendienst
    • Projektmanagement
    • IT-Support
    • E-Commerce
    • Gesundheitswesen

Lerne Mahmudul Hasan kennen

Mahmudul Hasan

LLM Integration and RAG Systems Developer

  • AusBangladesch
  • Mitglied seitJuli 2026

  • Sprachen

    Englisch
I build LLM and RAG systems that ship — not demos that break the moment real users touch them. I'm a CSE graduate (Data Science) and I've built and deployed: a bilingual RAG assistant over legal documents (LangChain + ChromaDB + GPT-4o-mini), an AI support-ticket triage app (FastAPI + React), a natural-language-to-SQL tool. What I take on: - Chatbots that answer questions from your documents (RAG) - LLM API integration into existing applications - FastAPI backends for AI features Every project ships with clean code, documentation, and a live deployment.

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