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Ich erstelle einen AI RAG Chatbot mit LLM, Langchain, Vektor-Datenbank und MLOps
Wasi Ahmad
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich entwickle RAG-Chatbots und KI-Systeme, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden und durch echte MLOps-Engineering unterstützt werden.
Benötigst du einen KI-Chatbot für den Kundenservice, einen E-Commerce-Chatbot oder einen internen Chatbot, der Fragen aus deinen eigenen Dokumenten beantwortet? Ich baue RAG-Chatbots, die große Sprachmodelle mit deinen Daten über retrieval augmented generation verbinden. Das bedeutet, dein Chatbot liefert echte, präzise Antworten anstatt zu raten.
Ich richte Vektordatenbanken wie Pinecone ein und optimiere die Suche, damit dein RAG-Chatbot die richtige Antwort findet, nicht nur eine ähnliche. Für die KI-Schicht nutze ich LangChain und Hugging Face. Außerdem bringe ich echte MLOps-Fähigkeiten mit. Ich baue CI/CD-Pipelines und automatische Tests und setze auf FastAPI, damit dein Chatbot nach dem Launch zuverlässig bleibt, nicht nur während einer Demo.
Mein Angebot umfasst:
Entwicklung von RAG-Chatbots mit LLMs, inklusive OpenAI und Open-Source-Modellen
Einrichtung von Vektordatenbanken und Suchoptimierung, inklusive Pinecone
Integration von LangChain und Hugging Face
MLOps-Pipelines mit CI/CD und automatischen Tests
Deployment mit FastAPI
Bereinigung und Dokumentation für unübersichtliche Chatbot- und ML-Systeme
Derzeit unterstütze ich Live-Chatbot-Systeme, die echten Nutzerverkehr in Produktion abwickeln. Ich habe außerdem gebaut und veröffentlicht
Lerne Wasi Ahmad kennen
Wasi Ahmad
Software Engineer: AI, MLOps
- AusBangladesch
- Mitglied seitAug. 2026
Sprachen
Bengalisch, Englisch
I build AI chatbots and machine learning pipelines that work in the real world. I create RAG chatbots that pull the right answers using smart vector search. I also build CI/CD pipelines so ML projects run smoothly after launch. At Nascenia, I support government chatbots and improved their retrieval speed. I built ccllm, a published Python package for compression and retrieval, with its own API and automatic testing. I have a degree in Electrical and Computer Engineering and published research in AI. If you need a chatbot that actually works, let's talk.
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Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist ein RAG-Chatbot?
Ein RAG-Chatbot nutzt retrieval augmented generation, um ein großes Sprachmodell mit deinen eigenen Daten zu verbinden. Statt zu raten, sucht er zuerst nach echten Informationen und generiert dann eine präzise Antwort basierend auf den gefundenen Daten.
Kannst du einen Chatbot bauen, der meine eigenen Dokumente oder Daten nutzt?
Ja. Ich verbinde den Chatbot mit deinen Dokumenten, PDFs oder Datenbanken über eine Vektordatenbank wie Pinecone, sodass er Fragen anhand deiner tatsächlichen Inhalte beantwortet statt nur Allgemeinwissen zu verwenden.
Welche AI-Modelle und Tools verwendest du?
Ich arbeite mit OpenAI-Modellen und Open-Source-LLMs, nutze LangChain und Hugging Face für die KI-Schicht und Pinecone für Vektorsuche und Retrieval.
Bietest du MLOps-Dienste an, nicht nur die Chatbot-Entwicklung?
Ja. Ich baue CI/CD-Pipelines, richte automatische Tests ein und kümmere mich um das Deployment mit FastAPI, damit dein KI-System nach dem Launch zuverlässig bleibt, nicht nur beim Testen.
Kann dieser Chatbot für Kundenservice oder E-Commerce genutzt werden?
Ja. Ich entwickle RAG-Chatbots für Kundenservice, Produktfragen im E-Commerce und interne Wissensdatenbanksuche, sodass Käufer präzise Antworten aus deinen echten Inhalten erhalten.
Was unterscheidet einen RAG-Chatbot von einem normalen Chatbot?
Ein normaler Chatbot verlässt sich oft nur auf das allgemeine Training des KI-Modells und kann raten oder Dinge erfinden. Ein RAG-Chatbot ruft echte Daten ab, sodass seine Antworten auf deinen tatsächlichen Informationen basieren.
Reparierst oder verbesserst du bestehende Chatbots?
Ja. Ich überprüfe bestehende Chatbot- und ML-Systeme, bereinige unübersichtlichen Code und verbessere Genauigkeit, Geschwindigkeit oder Zuverlässigkeit, auch bei Systemen mit wenig oder keiner Dokumentation.
Was benötigen Sie von mir, um zu beginnen?
Ich benötige in der Regel deine Datenquelle, wie Dokumente, eine Webseite oder eine Datenbank, zusammen mit deinem Ziel für den Chatbot, z.B. Kundenservice oder interne Suche, um die passende RAG-Konfiguration zu entwickeln.
Wie lange dauert ein RAG-Chatbot-Projekt?
Eine einfache RAG-Setup dauert meist ein paar Tage, während ein vollständiges System mit Vektordatenbank-Optimierung, Tests und Deployment je nach Datenmenge und Anforderungen länger dauert.
