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Ich werde RAG für dein Business mit LangChain und OpenAI entwickeln
Ahmed S
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Willst du die Fähigkeiten deiner KI verbessern?
Ich spezialisiere mich auf die Erstellung fortschrittlicher Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen, einschließlich agentischer RAG mit LangChain/LangGraph und Crewai. Ich integriere Top-Vektordatenbanken wie Pinecone, Milvus, Chroma und FAISS, um sicherzustellen, dass deine KI präzise und relevante Antworten liefert.
Was ich anbiete:
- Maßgeschneiderte RAG-Anwendungsentwicklung
- Agentische RAG mit LangGraph & Crewai
- Integration mit LangChain & Crewai
- Integration mit Next.js für moderne Benutzeroberflächen
- Vektordatenbank-Integration: Pinecone, Milvus, Chroma, FAISS
- Frontend auf Streamlit für Tests
- Verbesserte KI-Chatbots (z. B. Kundenservice, E-Commerce, Recht, Bildung, Finanzen, Reisen und Immobilien)
Was ich von dir brauche:
- OpenAI API-Schlüssel
- Dokumente
Lass uns deine KI-Herausforderungen gemeinsam lösen. Kontaktiere mich, bevor du eine Bestellung aufgibst!
Lerne Ahmed S kennen
Ahmed S
Cloud Native Full stack Agentic AI Engineer
- AusPakistan
- Mitglied seitAug. 2021
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung6 Monate
Sprachen
Urdu, Englisch
Top 5% Cloud-Native & AI-Native Engineer specializing in Agentic AI systems that can handle users up to 100M. I build next-gen autonomous applications using OpenAI Agent SDK, LangGraph, and Claude Code CLI / OpenAI Codex integrated with MCP servers — enabling fully automated, high-speed development pipelines. As both an expert Prompt Engineer and advanced Context Engineer, I design precise, instruction- and knowledge-driven interactions that maximize LLM reasoning and reliability. Skilled across the full stack (Next.js, FastAPI, PostgreSQL, Pinecone), I deliver scalable, event-driven architect
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist eine Retrieval-Augmented Generation (RAG) Anwendung?
RAG-Anwendungen kombinieren traditionelle Informationsbeschaffung mit fortschrittlicher KI-Textgenerierung, um genauere und kontextuell relevante Antworten zu liefern. Das hilft deiner KI, Informationen aus einer großen Datenbank oder Vektorspeicher abzurufen und zu generieren.
Was ist Agentic RAG und wie unterscheidet es sich von regulärem RAG?
Agentic RAG nutzt agentische Workflows, die es der KI ermöglichen, komplexe Aufgaben wie Entscheidungsfindung und Automatisierung durchzuführen. Es ist fortschrittlicher als reguläres RAG, weil es sich an spezifische Nutzerziele anpasst und intelligentere, zielgerichtete Antworten liefert.
Brauche ich einen OpenAI API-Schlüssel für meine RAG-Anwendung?
Ja, um KI-basierte Antworten zu generieren, benötigst du einen OpenAI API-Schlüssel. Ich zeige dir, wie du ihn bekommst und in deine Anwendung integrierst.
Wie testest du den KI-Chatbot, bevor du die Entwicklung abschließt?
Ich nutze Streamlit, um ein benutzerfreundliches Frontend für Tests zu erstellen, damit du mit dem Chatbot interagieren, seine Funktionen testen und sicherstellen kannst, dass alles reibungslos funktioniert, bevor es live geht.
Welche Vorteile bietet die Verwendung von Pinecone für Vektordatenbanken?
Pinecone bietet schnelles, skalierbares und zuverlässiges Vektorsuchen, sodass deine KI die relevantesten Informationen schnell abrufen kann. Es vereinfacht die Integration und verbessert die Leistung deiner RAG-Anwendung, mit hoher Genauigkeit und niedriger Latenz.
