Ich werde eine RAG-Pipeline oder einen Chatbot erstellen


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Verwandle deine Dokumente oder Webseite in einen intelligenten AI-Chatbot, der dein Geschäft wirklich kennt – nicht nur eine generische ChatGPT-Wrapper, die halluziniert.
Ich baue produktionsreife RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Pipelines und maßgeschneiderte AI-Chatbots mit modernen, bewährten Tools, keine No-Code-Vorlagen.
Was ich baue:
- Chatbots, die aus deinen Dokumenten/PDFs/Datenbanken antworten, fundiert, genau, zitiert
- Komplette RAG-Pipeline: Ingestion, Chunking, Embeddings, Vektor-Datenbank, Retrieval, Response
- Maßgeschneiderte Chat-UI in React & Next.js Widgets oder eigenständige Apps
- Orchestrierung mit LangChain für zuverlässigen, mehrstufigen Retrieval
- Vektor-Datenbank-Setup mit Pinecone, Chroma, Weaviate oder pgvector
- Semantisches Caching zur Senkung von API-Kosten und Latenz
- Hybride Suche + Re-Ranking für höhere Genauigkeit
- Integrationen mit Slack, WhatsApp oder Webseite
Technologien: LangChain, OpenAI/Claude, Vektor-Datenbanken, React, Next.js, Python.
Funktionierender, einsatzbereiter Code mit voller Eigentümerschaft, kein Demo, das in der Produktion versagt. Schick mir deine Anwendungsfälle für ein individuelles Angebot.
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AI Full Stack Developer with over 5 years of experience building SaaS
- AusIndien
- Mitglied seitFeb. 2018
- Letzte Lieferung3 Jahre
Sprachen
Englisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Welches KI-Modell verwendest du — OpenAI, Claude oder etwas anderes?
Was auch immer in dein Budget und deinen Anwendungsfall passt (GPT-4/5-Klassenmodelle oder Claude). Ich kann das System auch modellunabhängig gestalten, damit du später Anbieter wechseln kannst, ohne die Pipeline neu aufzubauen.
Brauche ich meinen eigenen OpenAI/Claude API-Schlüssel?
Ja — du brauchst dein eigenes API-Konto, da die Nutzung direkt vom Anbieter anhand deines Anfragevolumens abgerechnet wird. Ich helfe dir, die erwarteten monatlichen Kosten während des Onboardings abzuschätzen.
Was ist der Unterschied zwischen einem "Chatbot" und einer "RAG-Pipeline"?
Ein einfacher Chatbot spricht nur mit einem LLM. Eine RAG-Pipeline ruft relevante Informationen aus deinen Dokumenten ab, bevor sie sie an das LLM weitergibt – so sind die Antworten in deinem tatsächlichen Content verankert, statt nur geraten zu werden.
Werde ich der Eigentümer des Codes sein?
Ja, vollständiger Quellcode und Eigentum an jedem Paket – kein Vendor Lock-in.

