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Ich werde individuelle rag ai-agenten, chatbots und knowledge systems erstellen
Tayyab E.
Top Rated
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Erstelle ein produktionsbereites RAG-System, das deine Dokumente, Webseite, Datenbank oder internes Wissen in einen intelligenten AI-Assistenten verwandelt, der kontextbezogene Antworten abrufen, begründen und liefern kann.
Ich entwerfe individuelle Retrieval-Augmented Generation Systeme, AI-Agenten und knowledge-base Chatbots mit starkem Fokus auf Genauigkeit, Retrieval-Qualität, Skalierbarkeit und wartbare Architektur.
Was ich bauen kann:
- RAG-Chatbots und AI-Wissensassistenten
- AI-Agenten mit Tools, Speicher und Retrieval
- PDF-, Webseite-, Datenbank-, API-, CSV- und Excel-Import
- Vektorsuche mit Pinecone, Qdrant, Chroma oder pgvector
- OpenAI, Claude, Gemini, Llama, DeepSeek und lokale LLM-Integration
- Hybride Suche, Metadaten-Filterung, Reranking und Zitate
- FastAPI / Backend-Integration und individuelle APIs
- Web-Scraping und automatisierte Knowledge-Import
- Private oder self-hosted RAG-Deployments
- Retrieval-Evaluation, Tests und Optimierung
Mit über 7 Jahren Erfahrung in Backend- und Systemdesign, Automatisierung, Web-Scraping und Data Engineering baue ich mehr als nur einfache Chatbot-Wrapper – ich liefere robuste AI-Systeme rund um deine echten Geschäftsdaten.
Kontaktiere mich vor der Bestellung für die beste Architektur und das passende Paket.
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Tayyab E.
Turn Any Website Into Structured Data
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- AusPakistan
- Mitglied seitMärz 2019
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung2 Wochen
Sprachen
Urdu, Englisch
Hi! I’m Tayyab Elahi, a web scraping and data extraction expert with 7+ years of experience. I help businesses collect, clean, and structure data from websites using reliable scraping, automation, and scalable data workflows. From one-time data extraction to large-scale and recurring scraping projects, I focus on accurate results, clean delivery, and solutions built around your specific requirements.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist ein RAG-System?
RAG, oder Retrieval-Augmented Generation, ermöglicht es einem AI-Modell, relevante Informationen aus deinen eigenen Daten abzurufen, bevor es antwortet. Das ist nützlich für Assistenten, die Zugriff auf Dokumente, Webseiten, Produktinformationen oder internes Business-Wissen benötigen.
Welche Daten kann ich verwenden?
PDFs, Word-Dokumente, Tabellen, Webseiten, Datenbanken, APIs, Produktkataloge, Help-Center-Artikel und andere strukturierte oder unstrukturierte Daten können verwendet werden.
Kannst du meine Webseite scrapen und die Daten für RAG verwenden?
Ja. Web-Scraping und strukturierte Datenerfassung sind Kernbereiche meiner Arbeit. Ich kann sowohl die Datenakquisitionspipeline als auch das RAG-System aufbauen.
Mit welchen Vektor-Datenbanken arbeitest du?
Je nach Projekt kann ich mit Pinecone, Qdrant, Chroma, PostgreSQL/pgvector und anderen geeigneten Vektor-Speicherlösungen arbeiten.
Verwendest du LangChain?
Ja, wo es sinnvoll ist. Ich kann LangChain, LangGraph oder eigene Python-Implementierungen verwenden, abhängig von Architektur und Komplexität der Anwendung.
Kannst du OpenAI, Claude oder Gemini verwenden?
Ja. Die RAG-Architektur kann mit OpenAI, Claude, Gemini oder kompatiblen/open source LLMs integriert werden, je nach deinen Anforderungen.
Kann der Chatbot Quellenangaben liefern?
Ja. Das System kann Quell-Dokumente, URLs, Dokumentnamen oder relevante Passagen neben den generierten Antworten zurückgeben, sofern die Datenarchitektur das unterstützt.
Kann RAG Halluzinationen vollständig eliminieren?
Keine RAG-Implementierung kann garantieren, dass keine Halluzinationen auftreten. Allerdings können die Qualität des Retrievals, Prompt-Design, Metadaten-Filterung, Reranking, Zitate und Antwortbeschränkungen die Zuverlässigkeit deutlich verbessern.
Kannst du ein privates oder lokal gehostetes RAG-System bauen?
Ja. Wenn die Anforderungen es erfordern, kann ich Systeme mit self-hosted Vektordatenbanken und lokalen/open source Modellen entwerfen.
Kannst du das RAG-System mit meiner Webseite oder Anwendung verbinden?
Ja. Ich kann die RAG-Pipeline über eine API zugänglich machen oder in eine bestehende Anwendung integrieren, je nach deinem Tech-Stack.
