Ich erstelle individuelle AI-Agenten und entwickle den langgraph MCP-Server

Brauchst du einen KI-Assistenten, der Fragen genau basierend auf deinen Firmendokumenten, PDFs, Handbüchern oder Datenbanken beantwortet, ohne zu halluzinieren?

Ich entwickle produktionsbereite Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme, die auf deine spezifische Wissensbasis zugeschnitten sind. Mit Erfahrung in der Optimierung der Dokumentenabrufleistung im großen Maßstab, inklusive der Verbesserung der AWS Bedrock Knowledge Base um +22,9 %. Ich baue schnelle, deterministische und präzise Q&A-Engines.

️ Was enthalten ist:

• Intelligentes Chunking & Ingestion: PDFs, Markdown, Word-Dokumente, CSVs oder Webseiten einlesen.
• Fortschrittliches Retrieval & Re-Ranking: Hybride Suche (Vektor + Schlüsselwortsuche), semantisches Re-Ranking und Abfrageübersetzung, um irrelevante Antworten zu vermeiden.
• AWS Bedrock / Cloud Vector DBs: Integration mit Pinecone, Qdrant, Chroma oder AWS Bedrock Knowledge Base.
• Backend & Streaming UI-Unterstützung: Asynchrones FastAPI-Backend, das Token-für-Token-Streaming via SSE oder WebSockets liefert.
• Quellenangabe: Klare Referenzen zu Quellendokumenten und Seitenzahlen für jede Antwort.

Technologie-Stack:

• Frameworks: Python, LangChain, LlamaIndex, FastAPI
• Cloud & Suche: AWS Bedrock, Amazon Kendra, OpenSearch, Pinecone / Qdrant
• Bereitstellung: Docker, Linux, CI/CD bereit