Ich werde einen rag AI-Chatbot bauen, der auf deinen Dokumenten und Websitedaten trainiert ist

Ich erstelle retrieval-augmented Chatbots, die aus deinem tatsächlichen Inhalt antworten – deine PDFs, deine Hilfedokumente, deine Webseite, deine Datenbank – und angeben, woher jede Antwort stammt.

Der Unterschied ist entscheidend. Ein nur prompt-basierter Chatbot erfindet Antworten. Ein RAG-System ruft zuerst den echten Textabschnitt ab und antwortet daraus, sodass wenn ein Kunde nach deinem Rückerstattungszeitraum fragt, er deinen Rückerstattungszeitraum mit einem Link zur entsprechenden Seite erhält.

Was du bekommst:

Deine Dokumente werden in Abschnitte unterteilt, eingebettet und in einer Vektor-Datenbank gespeichert

Die Abfrage wird so abgestimmt, dass die Antworten in deinem Inhalt verankert bleiben

Ein einbettbares Chat-Widget, das zu deiner Webseite passt

Ein Admin-Panel, um Dokumente hochzuladen und zu entfernen, ohne mich zu kontaktieren

Quellenangaben bei jeder Antwort, damit nichts im Dunkeln bleibt

Typische Anwendungsfälle: Kundenservice-Entlastung, interne Wissensdatenbanken, Onboarding-Assistenten für Mitarbeiter und Produktsuche.

Ich habe RAG-Pipelines gebaut, die Sprachmodelle mit echten Dokumenten- und Videodaten verbinden, inklusive Vektor-Suchsystemen, die in Produktion laufen.

Schreib mir, worüber es Fragen geben soll und ungefähr, wie viel Inhalt vorhanden ist, und ich sage dir, welches Paket passt, bevor du bestellst.