Ich werde eine produktionsbereite RAG-Pipeline mit LLM aufbauen

Nein, genau das ist der Sinn von RAG, statt direkt ChatGPT zu verwenden. Die KI antwortet nur mit Teilen, die sie tatsächlich aus deinen Dokumenten abgerufen hat, und jede Antwort kommt mit der Quelle. Wenn die Antwort nicht in deinen Dokumenten ist, sagt sie das auch, anstatt zu raten.

Vollständig individuell. Python-Backend, echte Vektordatenbank, richtige Retrieval-Logik. No-Code-Tools funktionieren für einfache FAQ-Bots gut, aber bei vielen Dokumenten oder genauen, zitierten Antworten werden sie unsicher, deshalb suchen die Leute meistens nach so einer Lösung.

PDFs, Word-Dokumente, Klartext, Markdown, CSVs und Website-Inhalte sind kein Problem. Wenn deine Dokumente viele Tabellen oder gescannte Seiten haben, erwähne das vor der Bestellung. Es braucht nur etwas mehr Aufwand, um die Antworten genau zu halten.

Nicht vor, nur danach. Nach der Bestellung schicke ich dir ein kurzes Fragen-Set zu deinen Dokumenten und den häufig gestellten Fragen. Dann teilst du die Dateien, und wir starten.

Ja. Ich habe Systeme gebaut, bei denen die Daten jedes Kunden vollständig getrennt sind. Deine Dokumente sind also immer isoliert, das ist bei meiner Arbeitsweise Standard, kein Nachgedanke.

Ja, das solltest du einplanen. Diese Systeme laufen auf einem KI-Modell im Hintergrund, das nach Nutzung berechnet wird, getrennt von meinen Gebühren hier. Ich sage dir den voraussichtlichen Monatskosten, basierend auf deiner tatsächlichen Nutzung.

Ja, du bekommst es als API, das direkt in deine Website oder App integriert werden kann. Es muss kein eigenständiger Chatbot sein.

Ja, vollständig dein Eigentum, dokumentiert, nicht hinter einer Plattform verschlossen, für die du weiterhin bezahlen musst.

Schreib mir vor der Bestellung, was du brauchst. Die meisten individuellen Projekte brauchen nur eine leicht angepasste Scope. Ich sende dir ein faires Angebot, anstatt dich ein Paket wählen zu lassen, das nicht wirklich passt.