Ich erstelle einen maßgeschneiderten rag-Chatbot auf deinen Dokumenten mit langchain

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rajaaryan779
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Aarya Vaidya
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build a custom rag chatbot on your documents with langchain
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Verwandle deine Dokumente in einen Chatbot, der mit Quellen antwortet. Ich baue RAG-Chatbots mit LangChain, Python und FastAPI, die nur aus deinen PDFs, Wiki, Richtlinien oder Produktdaten antworten und das auch sagen, wenn die Antwort nicht vorhanden ist.


Was du bekommst:

Dokumentenaufnahme und eine Vektordatenbank (FAISS, Pinecone oder pgvector)

Antworten mit Quellenangaben und Chat-Speicher

Web-Chat-Seite, Website-Widget, WhatsApp- oder Slack-Integration

Tests, die Antworten anhand deiner eigenen Fragen überprüfen

Vollständiger Quellcode und eine Setup-Anleitung


Mein Hintergrund: KI-Engineering-Praktikant bei OyeLabs. Ich habe ein WhatsApp-CRM mit pgvector-Suche, einen KI-Finanz-Chatbot mit einem Schutz, der jede Zahl mit echten Daten überprüft, und 19 produktive n8n KI-Workflows gebaut.


Sende mir zuerst eine Probe deiner Dokumente, und ich sage dir ehrlich, was möglich ist und welches Paket das richtige ist.

  • Bot-Typ

    • Kundenservice & Support
    • Andere

  • KI-Engine

    • Gemini
    • Open AI GPT
    • LangChain

  • Programmiersprache

    • Python
    • TypeScript

  • Tools & Frameworks

    • n8n
    • Pinecone
    • LangChain

  • Plattformen

    • WhatsApp
    • Websites
    • Slack

Lerne Aarya Vaidya kennen

Aarya Vaidya

AI Developer LangChain n8n Automation and ML Solutions

  • AusIndien
  • Mitglied seitFeb. 2024

  • Sprachen

    Englisch
I'm Aarya, an AI/ML developer from Pune specializing in AI agents, automation workflows, and ML models. I've built LangGraph agents, n8n workflows, trading bots, and deep learning models. Currently interning at OyeLabs on AI automation. What I offer: • AI Agents and Chatbots (LangChain, LangGraph, Groq) • Workflow Automation (n8n, Python) • RAG Systems (FAISS, Pinecone) • ML Models (TensorFlow, Keras) • APIs (FastAPI, Flask) Clean, production-ready code. Let's build something intelligent.

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