Ich werde dein Software-AI-Entwickler für RAG, KI-Agenten, Chatbots und LLM-Apps


Level 2
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Hast du Schwierigkeiten mit einfachen AI-Chatbots, die halluzinieren und keine echten Aktionen ausführen können?
Ich entwickle maßgeschneiderte AI-Agents und Produktions-RAG-Pipelines mit LangChain und LangGraph, die komplexe Geschäftsaufgaben 24/7 lösen, ohne zu versagen.
Keine Vorlagen, keine Copy-Paste-Lösungen.
Was ich für dich baue:
- Enterprise RAG-Systeme: Private PDFs, SQL-Datenbanken, Handbücher & internes Wissen mit Quellenangaben abfragen
- Multi-Agenten-Netzwerke (LangGraph / CrewAI): Koordinierte Agenten, die recherchieren, entwerfen, analysieren & Aufgaben ausführen
- Tool-Calling & Integrationen: LLMs die API-Aufrufe ausführen, CRMs aktualisieren, E-Mails versenden & Code laufen lassen
- Kunden- & Verkaufs-AI: Konversationsbots mit Gedächtnis, Sitzungsmanagement & menschlicher Eskalation
- Sichere Bereitstellung: FastAPI-Backends, Docker-Container, Streamlit-Dashboards & LangSmith-Tracking
Warum ich?
- Mehr als 6 Jahre Erfahrung
- Produktionstaugliche Architektur (keine brüchigen Prototypen)
- Vollständige private & sichere Datenverarbeitung
- Komplette Codeübergabe & Video-Tour
Klick auf "Kontaktieren" und beschreibe deine Idee.
Ich sende dir eine KOSTENLOSE individuelle Architekturübersicht, wie wir es bauen sollten.
Lerne Alex A. kennen
AI Automation Engineer, n8n, AI Agents, GHL
Level 2
- AusBulgarien
- Mitglied seitApr. 2023
- ⌀ Antwortzeit2 Stunden
- Letzte Lieferung1 Tag
Sprachen
Englisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist der Vorteil von LangChain und LangGraph gegenüber Standard-Chatbots?
Standard-Bots generieren nur Text. LangChain und LangGraph geben LLMs Gedächtnis, persistenten Zustand, API-Konnektivität und die Fähigkeit, komplexe Workflows auszuführen, Live-Daten zu durchsuchen und echte Aktionen durchzuführen.
Was ist der Unterschied zwischen LangChain und LangGraph?
LangChain verbindet sequentielle LLM-Schritte, während LangGraph zyklische, zustandsbehaftete Multi-Agenten-Workflows mit Entscheidungsbäumen, Schleifen und menschlicher Freigabe für komplexe Aufgaben verwaltet.
Muss ich meine eigenen API-Schlüssel bereitstellen?
Ja, du brauchst deine eigenen LLM-API-Schlüssel (OpenAI, Anthropic Claude, Groq) und Vector-DB-Zugangsdaten (Pinecone, Chroma). Ich führe dich Schritt für Schritt durch die Generierung und sichere Konfiguration.
Wie vermeidest du Halluzinationen in RAG-Systemen?
Ich verwende optimiertes Chunking, Re-Ranking, Quellenangaben und strenge Sicherheitsmaßnahmen. Der Agent antwortet nur basierend auf verifizierten Kontexten aus deinen privaten Dokumenten und nennt exakte Quellen.
Sind meine firmeneigenen Daten sicher und privat?
Absolut. Deine Daten werden ausschließlich über Unternehmens-APIs verarbeitet, mit Null-Datenhaltungspolitik, und niemals zum Trainieren öffentlicher Modelle genutzt. Alles bleibt in deiner privaten Umgebung.
Kannst du den AI-Agenten mit meiner Datenbank oder CRM verbinden?
Ja. Ich erstelle individuelle Tool-Integrationen für SQL-Datenbanken (PostgreSQL, MySQL), HubSpot, Salesforce, Airtable, Notion, Google Sheets oder jedes System mit REST- oder Webhook-API.
Wie und wo wird der AI-Agent bereitgestellt?
Ich kann deinen Agenten via Docker-Container, AWS, GCP oder DigitalOcean bereitstellen, mit einem FastAPI-Backend und einer sauberen Web-Oberfläche (Streamlit / Chainlit) oder direkt in deine bestehende App integrieren.
Unterstützt du Multi-Agenten-Systeme mit CrewAI oder LangGraph?
Ja! Ich baue spezialisierte Multi-Agenten-Netzwerke, bei denen dedizierte Agenten (z.B. Forscher, Datenanalyst, Texter, Reviewer) nahtlos zusammenarbeiten, um komplexe Geschäftsprozesse abzuschließen.
Was passiert nach der Lieferung? Erhalte ich Support und Dokumentation?
Jedes Projekt beinhaltet sauberen, gut dokumentierten Code, Anweisungen zur Umgebungseinrichtung und eine persönliche Video-Tour, die dir genau zeigt, wie du das System betreibst und wartest.
Können wir mit einem kleinen Proof of Concept (POC) starten?
Auf jeden Fall. Das Basic-Paket ist speziell dafür konzipiert, einen funktionierenden Prototyp auf deiner Datenbasis zu erstellen, damit du die Architektur testen und Ergebnisse validieren kannst, bevor du skalierst.

