Ich werde einen benutzerdefinierten rag-Chatbot mit langchain, llamaindex und OpenAI erstellen

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tahaahmad15
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Taha Ahmad
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build a custom rag chatbot using langchain, llamaindex, and openai
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Ich erstelle produktionsbereite RAG (Retrieval-Augmented Generation) Chatbots

die Fragen präzise anhand deiner eigenen Dokumente, Datenbanken

oder Wissensbasen beantworten.


Egal, ob du einen Kundenservice-Chatbot, einen internen Wissensassistenten

oder ein Dokumenten-Q&A-System brauchst, ich liefere End-to-End-Pipelines, die wirklich funktionieren.


Was du bekommst:

Benutzerdefinierte RAG-Pipeline (LangChain / LlamaIndex)

Vector-Datenbank-Integration (Pinecone, ChromaDB, FAISS)

Unterstützung für PDF, URL, CSV, Datenbank & Notion

OpenAI, Claude, Mistral oder Open-Source-LLM

Sprach-Ein- und Ausgabe (Whisper + TTS)

Saubere REST API oder Streamlit UI

Bereitstellung auf AWS / Azure / HuggingFace


Ich habe VoiceRAG entwickelt, ein Echtzeit-Sprachfähiges RAG-System, und

Produktionspipelines, getestet an Finanzdatensätzen. Ich

prototypisiere nicht nur, ich baue skalierbare Lösungen.


Technologien: Python · LangChain · LlamaIndex · OpenAI · Pinecone ·

FastAPI · Streamlit · Docker · AWS · Azure

  • Anwendungsart

    • Web-Applikation

  • Desktop-Frameworks

    • Tkinter

  • KI-Typ

    • Chat
    • Einkaufen
    • Lieferung
    • Booking
    • soziale Vernetzung
    • E-Commerce

  • Programmiersprache

    • C++
    • JavaScript
    • PHP
    • Python
    • PyTorch

  • Web-Frameworks

    • React
    • Angular
    • Backbone.js
    • Django
    • Ruby on Rails
    • Laravel
    • Next.js

  • No- & Low-Code-Builder

    • Bolt.new

Lerne Taha Ahmad kennen

Taha Ahmad

AI System Engineer

  • AusPakistan
  • Mitglied seitOkt. 2023
  • ⌀ Antwortzeit2 Stunden

  • Sprachen

    Englisch, Französisch, Chinesisch
I'm an AI/ML Engineer with hands-on experience delivering production-ready AI systems that actually move business metrics. My expertise includes: RAG & LLM Systems — Retrieval-Augmented Generation, agentic workflows, tool-calling, fine-tuning (SFT/PEFT) Voice AI — real-time STT/TTS pipelines, conversational voice agents Computer Vision: YOLO, SAM, ByteTrack, video annotation pipelines, model benchmarking Backend & APIs: FastAPI, Python, PostgreSQL, Docker, Redis, Google Cloud Previous roles, results 60% reduction in infrastructure costs via distributed inference systems

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