Ich werde eine RAG-Anwendung für präzise AI-Antworten in deiner privaten Wissensdatenbank erstellen
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Hast du genug von AI, die ungenaue Antworten gibt? Ich entwickle RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Lösungen, die AI mit deinen Daten verbinden, um genaue, zuverlässige und quellenbasierte Antworten zu liefern.
Was ich entwickle
Dokument Q&A-Systeme
AI, die Fragen aus PDFs, Word-Dateien, Excel-Tabellen und internen Dokumenten mit Quellenangaben beantwortet.
Website-Wissens-Bots
Trainiere AI mit deinem Website-Inhalt, Produkten, Dienstleistungen und FAQs.
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Mit Datenbank verbundene AI
Verbinde AI mit SQL/NoSQL-Datenbanken für Echtzeit-, datengetriebene Antworten.
Private & sichere RAG
Vor-Ort- und private Deployments für Gesundheitswesen, Recht, Finanzen und andere sensible Branchen.
Unternehmens-RAG-Lösungen
Skalierbare Systeme mit Authentifizierung, Protokollierung, Dashboards und Multi-User-Unterstützung.
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Technologie-Stack
- GPT-4 Claude LLaMA Mistral
- LangChain LlamaIndex Haystack
- Pinecone ChromaDB Qdrant FAISS
Lieferumfang
- Voll funktionsfähige RAG-Anwendung
- Vektordatenbank-Setup & Indexierung
- Sauberer Quellcode
- Chat-Interface oder Web-App
- Bereitstellungsanleitung
- Quellenangaben in den Antworten
- Support für 7 Tage
Schreib mir mit deiner Datenquelle und deinem Anwendungsfall, und ich empfehle dir die beste RAG-Architektur für dein Projekt.
Lerne Yousaf K kennen
Senior Full Stack Engineer
- AusPakistan
- Mitglied seitJuni 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Urdu, Punjabi, Englisch, Hindi
Automatische Übersetzung
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich KI-Entwicklung
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Dateitypen kann das RAG-System verarbeiten?
PDF, Word (.docx), Excel (.xlsx), PowerPoint, Klartext, HTML, Markdown, CSV und webgescrapete Inhalte. Ich kann auch eine Verbindung zu SQL-Datenbanken (MySQL, PostgreSQL), MongoDB und REST-APIs herstellen.
Werden meine privaten Daten an OpenAI gesendet?
Nur die relevanten abgerufenen Textabschnitte (nicht deine vollständigen Dokumente) werden pro Anfrage an das LLM gesendet. Für vollständige Privatsphäre kann ich ein lokal gehostetes Open-Source-LLM (LLaMA, Mistral) verwenden, sodass keine Daten dein Server verlassen.
Wie ist RAG besser als ChatGPT-Datei-Uploads?
ChatGPT-Datei-Uploads haben Größenbeschränkungen und keinen persistenten Speicher. RAG baut eine dauerhafte, skalierbare Vektordatenbank auf, die Tausende von Dokumenten verwaltet, sessionsübergreifend besteht und in jeder Antwort Quellen angibt.
Können mehrere Nutzer gleichzeitig auf das System zugreifen?
Ja! Das Premium-Paket beinhaltet Multi-User-Unterstützung mit rollenbasierter Authentifizierung. Standard ist für Einzelbenutzer oder kleine Teams geeignet.
Kann ich später neue Dokumente zum System hinzufügen?
Absolut. Ich erstelle eine Ingestion-Pipeline, damit du kontinuierlich neue Dateien hinzufügen kannst — ganz ohne Code. Das System aktualisiert seine Wissensbasis automatisch.
