Ich werde einen maßgeschneiderten RAG-Chatbot mit langchain, knowledge graph und GDPR bei Bedarf erstellen

Die meisten "AI chatbots" auf dem Markt sind nur dünne Hüllen um ChatGPT ohne echte Retrieval-Logik, sie halluzinieren, skalieren nicht und brechen bei echtem Einsatz zusammen.

Ich baue Chatbots anders: mit ordentlichen Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines, optionaler Knowledge-Graph-Strukturierung für komplexe relationale Daten und einer produktionsreifen Backend-Architektur, die auf Skalierung ausgelegt ist, nicht nur als Wochenend-Prototyp.

Was das auszeichnet:

• Maßgeschneiderte Retrieval-Pipeline (nicht nur ein Vektor-DB-Dump), abgestimmt auf die Genauigkeit deiner Daten, nicht auf generische Antworten
• Integration des Knowledge-Graphen, wenn deine Daten Beziehungen haben, die einfache Vektor-Suche übersieht (z.B. rechtliche Dokumente, Produktkataloge, Organisationsstrukturen)
• Asynchrones, skalierbares Backend (FastAPI), das echten Traffic bewältigt, nicht nur eine Demo
• Auswahl des LLM-Anbieters basierend auf deinen tatsächlichen Bedürfnissen (Kosten, Latenz, Datensensitivität): Groq, OpenAI, Anthropic, Open-Source-Modelle

Bewährt in einem echten Produktionsfall:

Entwickelt wurde ein RAG-Chatbot, der Fragen zum französischen Arbeitsgesetzbuch beantwortet – ein Bereich, in dem Halluzinationen nicht akzeptabel sind und die Dokumentenstruktur (Artikel, Querverweise, Änderungen) wirklich komplex ist. Die Retrieval-Logik wurde von Grund auf neu gebaut, nicht mit einem Standard-Pipeline von LangChain.