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Ich werde intelligente AI-Chatbots mit LLMs, RAG und deinen eigenen Daten entwickeln
Subham
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich erstelle einen maßgeschneiderten AI-Chatbot mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) und großen Sprachmodellen (LLMs) wie Gemini oder Groq. Der Chatbot versteht und beantwortet Nutzeranfragen basierend auf deinen Dokumenten oder Daten, mithilfe von Techniken wie Dokumentenparsing, Vektor-Embeddings und intelligenter Antwortgenerierung. Für das Backend nutze ich Python, Django und PostgreSQL, mit Deployment-Optionen via Azure. Ob du einen einfachen Q&A-Bot auf Dokumentenbasis oder eine voll skalierbare GenAI-Lösung brauchst – ich biete komplette Integration vom Quellcode bis zum Cloud-Deployment. Perfekt für Geschäftsautomatisierung, Support-Bots, internen Wissenszugang oder AI-Assistenten, die auf deinen Workflow zugeschnitten sind. Du erhältst sauberen, produktionsbereiten Code, eine benutzerfreundliche Oberfläche und Support nach der Lieferung. Ich biete auch Prompt-Tuning, Multi-Dokumenten-Suche, Admin-Panels und Chatbot-Analysen als Add-ons an. Lass uns deine AI-Chatbot-Idee zum Leben erwecken – präzise, sicher und skalierbar.
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Subham
- AusIndien
- Mitglied seitAug. 2025
Sprachen
Hindi, Oriya, Englisch
GenAI executive with hands-on experience in building RAG chatbots and working with large language models. Skilled in using APIs like Gemini and Groq to develop smart, context-aware systems. Proficient in document parsing, embedding creation, and AI-driven response generation. Strong backend skills with Django and PostgreSQL. Experienced in deploying scalable apps on Azure and managing workflows using Docker, Kubernetes, Jenkins, and Argo CD. Also skilled in Python, Java, JavaScript, and ReactJS. Open to freelance AI and analytics projects.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Art von Chatbot wirst du bauen?
Ich entwickle maßgeschneiderte Retrieval-Augmented Generation (RAG) Chatbots mit LLMs. Diese Bots können Fragen basierend auf deinen Dokumenten, Dateien oder internen Daten mit intelligenten, kontextbewussten Antworten beantworten.
Was muss ich für den Einstieg bereitstellen?
Du musst die Dokumente oder Daten, die der Chatbot verstehen soll, teilen (PDFs, Textdateien usw.), zusammen mit einem spezifischen Anwendungsfall oder Fragen, die Nutzer stellen könnten.
Kannst du den Chatbot in meine Cloud oder auf meine Website deployen?
Ja! Ich kann ihn in deiner bevorzugten Umgebung deployen, inklusive Azure, Docker oder sogar in deine Website oder interne Tools integrieren. Sag mir einfach deine Anforderungen.
Unterstützt du die Integration mit Gemini, Groq oder OpenAI?
Ja, ich kann deinen Chatbot mit Gemini, Groq oder anderen LLM-APIs integrieren, je nach deiner Präferenz oder deinem Budget. Ich helfe auch bei API-Schlüssel-Management und Environment-Setup.
Kann der Chatbot mehrere Dokumente verarbeiten?
Absolut. Für Standard- und Premium-Pakete unterstütze ich die Verarbeitung mehrerer Dokumente und semantische Suche über große Datenmengen.
Was ist Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
RAG kombiniert Dokumentenabruf mit Sprachgenerierung. Es ermöglicht dem Chatbot, relevante Informationen aus deinen Daten (PDFs, Dokumente usw.) zu ziehen und präzise, natürliche Antworten mit einem LLM zu generieren.
Bietest du UI-Designs für Chatbots oder nur Backend-Logik an?
Beides. Wenn du eine Chatbot-Oberfläche (webbasiert) brauchst, kann ich sie mit React.js oder einem einfachen Frontend bauen. Ansonsten liefere ich Backend-API-Endpunkte, die du mit deiner eigenen UI verbinden kannst.
Sind meine Daten sicher?
Absolut. Deine Dateien und Inhalte bleiben vertraulich. Ich verwende Kundendaten niemals wieder und kann zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen ergreifen oder NDAs unterschreiben, falls nötig.
