Ich werde LLM-Integration, Lang Chain, Feintuning und Softwareentwicklung durchführen
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich entwickle produktionsreife KI-Apps mit LangChain, Vektor-Datenbanken und Feinabstimmung. Seit 2024 habe ich über 15 KI-Produkte in Vollständigkeit geliefert und mehr als 4 Jahre Erfahrung im Full-Stack-Bereich.
Was ich liefere:
Softwareentwicklung von Anfang bis Ende: Backend, API, Frontend, Deployment. Keine Spielzeugskripte.
LLM-Integration mit OpenAI, Claude oder Open-Source-Modellen. Ich kümmere mich um Prompts, Speicher und API-Kostenoptimierung.
Vektor-Datenbank Einrichtung mit Pinecone/Supabase für RAG. PDFs, Notion, Dokumente hochladen und mit deinen Daten chatten.
Lang Chain Pipelines für Agenten, Tools und Multi-Step-Workflows. Sauberer, wartbarer Code.
Feinabstimmung auf deinem Dataset, wenn RAG nicht ausreicht. Konsistenter Ton, Fachwissen im Bereich, geringere Latenz.
Anwendungsfälle, die ich umsetze:
KI-Chatbots, Dokumentenanalyse, KI-SaaS, interne Tools, Kundenservice-KI, Forschungsassistenten.
Mein Prozess:
Discovery-Call, Meilensteinlieferung, Loom-Updates. Du erhältst 100 % Quellcode, kein Vendor Lock-in. Ich optimiere für Genauigkeit, Geschwindigkeit und Kosten.
Deine Daten bleiben privat. Wenn du KI-Softwareentwicklung richtig machen willst mit ordentlicher LLM-Integration, Vektor-Datenbanken, LangChain und Feinabstimmung bei Bedarf, schick mir deine Idee.
Lass uns dein Projekt aufbauen!!
Lerne ABDULREHMAN kennen
Full stack developer
- AusPakistan
- Mitglied seitApr. 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Welchen Tech-Stack verwenden Sie?
Ich entwickle produktionsreife KI-Apps: maßgeschneiderte Chatbots, RAG-Anwendungen, KI-SaaS-Plattformen, Dokumentenanalyse-Tools, KI-Agenten und interne KI-Werkzeuge. Full-Stack mit LLM-Integration unter Verwendung von OpenAI, Anthropic oder Open-Source-Modellen via LangChain
Wie gehen Sie mit Datensicherheit und Datenschutz um?
Ich baue mit Fokus auf Sicherheit: verschlüsselte API-Aufrufe, keine Datenspeicherung bei mir, GDPR-konforme Architektur. Für sensible Daten nutze ich self-hosted LLMs oder lokale Vektor-Datenbanken. Deine Daten trainieren niemals öffentliche Modelle.
Was ist der Unterschied zwischen Fine-Tuning und RAG?
Feintuning lehrt das Modell deinen spezifischen Tonfall/deine Daten, ideal für konsistente Ausgaben. RAG nutzt Vektor-Datenbanken wie Pinecone/Supabase, damit die KI deine Dokumente in Echtzeit durchsuchen kann, ideal für große/aktualisierte Daten. Ich empfehle dir das passende nach Überprüfung deines Anwendungsfalls.
