Ich erstelle einen rag AI-Chatbot für deine Dokumente mit langchain und OpenAI

Die meisten Firmen haben großartige Dokumentationen, die niemand durchsuchen kann. Ich erstelle RAG (retrieval-augmented generation) Chatbots, die Fragen aus DEINEN Dokumenten beantworten, mit Zitaten zurück zur Quellensektion, damit Nutzer jede Antwort überprüfen können.

Ich schließe nicht nur eine API an, sondern messe auch die Retrieval-Qualität. In meiner eigenen veröffentlichten Fallstudie hat naive, feste Chunk-Größe nur bei 34 % der Testfragen die richtige Sektion gefunden. Nach dem Wechsel zu sektionserkannten 300-Zeichen-Chunks mit Überlappung erreichte die Suche 100 % bei einem 32-Fragen-Eval-Set. Dieser Feinabstimmungsschritt ist das, was eine Demo von etwas Vertrauenswürdigem unterscheidet.

Was du bekommst:

• Komplette Pipeline: Dokumenten-Parsing, intelligentes Chunking, Embeddings, Vektor-Suche
• Fundiertes Prompting, damit die Antworten treu zu deinem Inhalt bleiben
• Ein Evaluierungs-Tool, das du mit deinen eigenen Fragen erneut laufen lassen kannst
• Eine funktionierende Schnittstelle (Gradio/Streamlit), die dein Team sofort ausprobieren kann

Ich arbeite mit Python, LangChain, OpenAI und Open-Source-Embedding-Modellen (deine Daten müssen dein System nie verlassen, wenn Datenschutz wichtig ist).

Schreib mir vor der Bestellung mit deinem Dokumententyp und Anwendungsfall. Ich sage dir ehrlich, ob RAG die richtige Lösung ist.