Ich baue dein AI SaaS mit rag, langchain, OpenAI und Vektor-Datenbank auf


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Dein AI SaaS zeigt gut, funktioniert aber in der Produktion nicht. Ich entwickle RAG-Systeme, LLM-Integrationen und maßgeschneiderte Vektor-Datenbank-AI-Apps.
Ohne ein RAG-System halluziniert dein AI. Ohne eine Vektor-Datenbank kann es deine Daten nicht durchsuchen. Ohne richtige LLM-Integration ist es nur eine Hülle. Ich baue AI, die genau, souverän und zitiert ist.
Als AI-Entwickler und Full Stack Entwickler erstelle ich produktionsreife AI SaaS auf Basis von OpenAI, Gemini, LangChain, LangGraph und MCP.
Was ich baue:
- Maßgeschneidertes RAG-System, private Wissensdatenbank, interne AI-Suche, Firmengehirn
- Vektor-Datenbank pgvector, Pinecone, Weaviate, maßgeschneiderte LLM-Integration basierend auf deinen Daten
- LLM-Integration OpenAI API, Gemini, LangChain, LangGraph, GPT-Agent, MCP-Pipelines
- Full Stack AI SaaS mit React, Supabase, Stripe, Airtable-Automatisierung, Softr Webapp
- Daten-Souveränität: AI selbstgehostet, keine Drittanbieter, vollständig dir gehörend
Die Daten bleiben in deiner Infrastruktur. Dein AI zitiert seine Quellen. Deine Nutzer vertrauen den Ergebnissen.
Schreib mir mit deiner Feature-Liste, ich zeige dir die genaue Tech-Stack und wo die meisten AI-Gründer ihre ersten 10.000 $ verschwenden.
Lerne Adefiyin Grace kennen
Systems Architect and AI Engineer
- AusNigeria
- Mitglied seitJuni 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch, Spanisch, Deutsch, Französisch
Automatische Übersetzung
FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist ein RAG-System und brauche ich das wirklich für mein AI SaaS?
RAG ermöglicht es deinem AI, aus deinen privaten Dokumenten zu lesen und zu zitieren; SOPs, CRM-Daten, Wissensdatenbank; anstatt generische Antworten zu halluzinieren. Wenn dein AI SaaS genaue, zitierte Ergebnisse statt Vermutungen braucht, benötigst du ein RAG-System und eine Vektor-Datenbank.
Welchen LLM sollte ich verwenden; OpenAI, Gemini oder Open-Source?
Das hängt von Genauigkeit, Kosten und Daten-Souveränität ab. Standard ist die OpenAI API (GPT-4o). Gemini für multimodale Fälle. Open-Source-Modelle (Llama, Mistral) für vollkommene Data Souveränity AI, bei der deine Daten niemals dein eigenes Infrastruktur verlassen dürfen.
Was ist LangChain oder LangGraph und wann brauche ich sie?
LangChain ist das Framework für LLM-Integration, das Modelle mit Tools, Speicher und Daten verbindet. LangGraph erweitert das um Multi-Agent-Graph-Orchestrierung, Verzweigungen, Schleifen in AI-Pipelines, die über mehrere Schritte reasoning betreiben. Ich nutze LangGraph für komplexe GPT-Agenten und agentische Workflows.
Kannst du auf Airtable oder Softr für ein schnelles AI-MVP bauen?
Ja. Airtable-Automatisierung, Airtable Softr, Softr Airtable, Airtable CRM und Airtable Interface sind Teil meines Schnell-Deployments-Toolkits. Ich kann innerhalb von Tagen ein voll funktionsfähiges, kundenorientiertes Produkt mit AI-Schichten darüber aufbauen.

