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Ich entwickle HIPAA-konformen AI-Backend mit AWS Bedrock und Claude VPC Endpoint AI
Daniel
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
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Baust du ein AI-gestütztes Produkt auf AWS? Ich entwickle skalierbare, produktionsbereite Backends mit Amazon Bedrock, Generative AI und LLM Integration, alles auf Geschwindigkeit und Ergebnisse ausgelegt.
Von RAG Chatbot Pipelines bis zu serverlosen Lambda-Architekturen verwandle ich deine AI-Vision in eine vollständig bereitgestellte Cloud-Lösung mit den neuesten Foundation Models.
Meine Dienstleistungen:
- AWS Bedrock API Einrichtung & Integration
- RAG Chatbot Entwicklung
- LLM Backend Architektur
- Serverless Lambda Pipeline
- Knowledge Base & Vektor-Datenbank
- Bedrock Agents & Automation
- Claude Foundation Model Deployment
- NLP & Dokumentenverarbeitung
- API Gateway Konfiguration
Tools, die ich verwende:
- AWS Bedrock
- LangChain
- Claude
- Lambda
- API Gateway
- OpenSearch
- Amazon S3
- DynamoDB
- Terraform
- LangGraph
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Lerne Daniel kennen
Daniel
Professional Website design and development
- AusVereinigte Staaten
- Mitglied seitMai 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Deutsch, Französisch, Englisch, Spanisch
I build high-converting AI voice agent systems that automate calls, boost lead qualification, increase appointment booking, and improve customer support for modern businesses. Completed 120+ automation projects for startups, agencies, clinics, SaaS brands, and service companies worldwide. Specialized in conversational AI, AI receptionist, outbound dialing, CRM integration, workflow automation, Twilio, Vapi AI, Retell AI, ElevenLabs, and virtual assistant solutions focused on speed, scalability, accuracy, and business growth.
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FAQ
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Was genau beinhaltet dieser Gig ?
Dieses Gig umfasst die vollständige AWS Bedrock API Einrichtung, Claude LLM Integration, serverloses Lambda-Backend und API Gateway Konfiguration. Höhere Pakete beinhalten RAG Chatbot Entwicklung, Bedrock Knowledge Base, Vektor-Datenbank, LangChain Orchestrierung, Bedrock Agents, AI-Automatisierung und CloudWatch Überwachung.
Kannst du einen RAG Chatbot mit AWS Bedrock bauen?
Absolut! Ich entwickle maßgeschneiderte RAG Chatbots auf AWS Bedrock mit LangChain, OpenSearch Vektor-Datenbank und Claude Foundation Model. Die Knowledge Base RAG Pipeline verarbeitet deine Dokumente, embedet sie und ruft präzise Antworten über serverloses Lambda und API Gateway ab, skalierbar und produktionsbereit.
Wie lange dauert die Lieferung bei jedem Paket?
Die Lieferung hängt von deinem gewählten Paket ab. Grundlegende AWS Bedrock API Einrichtung und Claude LLM Integration dauert 3 Tage. Standard RAG Chatbot mit Knowledge Base und Vektor-Datenbank benötigt 5 Tage. Premium Vollständige Bedrock Agents, produktionsreife RAG Pipeline
Welche Foundation Models unterstützt du auf AWS Bedrock?
Ich unterstütze alle großen AWS Bedrock Foundation Models — Anthropic Claude (Sonnet und Opus), Amazon Titan, Meta Llama 4, Cohere und AI21. Jede LLM-Integration wird auf deinen Anwendungsfall zugeschnitten. Claude liefert die besten generativen AI-Backend-Ergebnisse für RAG Chatbots, NLP-Aufgaben und individuelle AWS Chatbot-Lösungen.
Was ist ein serverloses AI-Backend und brauche ich eins?
Ein serverloses AI-Backend läuft deine generative AI auf AWS Lambda und API Gateway, ohne dass du Server verwalten musst. Es skaliert automatisch, kostet nur, was du nutzt, und verbindet AWS Bedrock, LangChain und Vektor-Datenbank nahtlos. Perfekt für Startups, die schnelle LLM-Integration und deinen produktionsbereiten, maßgeschneiderten Chat benötigen.
Kannst du Bedrock Agents für AI-Automatisierungs-Workflows bauen?
Ja! Ich spezialisiere mich auf den Bau von Multi-Step Bedrock Agents, die Foundation Model Reasoning nutzen, um APIs aufzurufen, Knowledge Bases zu queryen und komplexe Aufgaben autonom zu erledigen. Deployt auf AWS Bedrock Agents, Lambda und DynamoDB, übernimmt deine AI-Automatisierung echte Geschäftsprozesse.
Ist das LLM-Backend skalierbar und produktionsbereit?
Jedes LLM-Backend auf AWS Bedrock, das ich liefere, ist ab Tag eins produktionsbereit — serverloses Lambda für automatische Skalierung, API Gateway für sicheren Zugriff, CloudWatch Überwachung und Bedrock Guardrails für Sicherheit. Dein generatives AI-Backend verarbeitet zuverlässig Anfragen im Enterprise-Format, orchestriert durch LangChain.
Welchen Tech-Stack verwendest du für LLM-Integration?
Mein Stack: AWS Bedrock, Claude und Titan Foundation Models, LangChain Orchestrierung, OpenSearch Vektor-Datenbank, Lambda, API Gateway, DynamoDB, Amazon S3, Terraform und CloudWatch. Jedes RAG Chatbot, Knowledge Base RAG und LLM-Integration ist getestet, dokumentiert und produktionsbereit.
Bieten Sie Support und Updates nach der Lieferung an?
Ja! Alle Pakete beinhalten vollständigen Quellcode, README und Support nach der Lieferung. Für laufende Wartung von serverlosem AWS Bedrock, Updates bei LLM-Integration oder Verbesserungen beim RAG Chatbot bestelle eine Revision oder kontaktiere mich. Ich halte dein generatives AI-Backend, Knowledge Base RAG und individuellen AWS Chatbot einsatzbereit.
Wie fange ich mit diesem Gig an?
Der Einstieg ist einfach! Schreibe mir mit deinem Projekt, egal ob RAG Chatbot, LLM-Integration, AWS Bedrock API Einrichtung, Bedrock Agents oder ein vollständiges generatives AI-Backend. Ich prüfe deine Anforderungen, empfehle das passende Paket und wir können telefonieren. Die meisten Aufträge starten innerhalb von 24 Stunden.
