Ich werde einen RAG-Chatbot und eine Retrieval-Pipeline für deine Dokumente und Wissensdatenbank erstellen

Ich baue RAG-Chatbots und Retrieval-Pipelines, die wirklich mit echten Geschäftsdokumenten funktionieren, nicht nur Streamlit-Demos, die bei einfachen PDFs versagen.

Ich habe das Retrieval-System hinter AskTuring.ai entwickelt, einer Unternehmens-Wissensdatenbank, die über 15 Dokumentenformate verarbeitet und eine Genauigkeit erreicht, die alle getesteten Off-the-Shelf-RAG-Lösungen übertrifft.

Wenn du eine einfache RAG-Setup ausprobiert hast und frustriert bist wegen falscher Antworten, Halluzinationen oder fehlendem Kontext aus Tabellen und Bildern, dann ist genau das, was ich löse.

Was ich baue, was Basic RAG-Gigs nicht bieten:

• Maßgeschneiderte Chunking-Strategien, optimiert für den jeweiligen Dokumenttyp (nicht 512-Token-Teile, die für alles gelten)
• Hybrides Retrieval, das semantische Suche + BM25 kombiniert für deutlich bessere Trefferquote
• Zitationsverfolgung mit Quellenangabe, um genau zu wissen, woher jede Antwort stammt
• Mehrformatige Dokumentenverarbeitung: Tabellen, gescannte PDFs, Bilder, Tabellenkalkulationen, Dokumente mit gemischtem Inhalt
• Evaluations-Pipelines mit Retrieval-Metriken, damit du die Qualität messen kannst
• Produktiveinsatz mit Monitoring, eine echte API, kein Demo

Schreib mir vor der Bestellung, um deine RAG-Chatbot-Anforderungen zu besprechen.