Ich baue ein agentisches rag-System mit OpenAI und langgraph auf

Hör auf, generische "Chatbots" zu bauen. Fang an, intelligente KI-Arbeitskräfte zu entwickeln.

Bist du es leid, KI zu verwenden, die Halluzinationen verursacht oder ein Vermögen bei OpenAI API-Gebühren kostet? Ich bin ein KI-Ingenieur, spezialisiert auf Agentic RAG und LLM-Optimierung. Ich verpacke nicht nur ChatGPT, sondern entwickle Systeme, die denken, handeln und dir Geld sparen.

Was ich mitbringe:

• Kosteneffiziente KI: Ich migriere teure GPT-4-Workflows auf DeepSeek-V3/R1 oder Llama 3, wodurch deine API-Kosten um bis zu 90% sinken, während die Spitzenleistung beim Denken erhalten bleibt.
• Fortschrittliches Agentic RAG: Mit LangGraph & CrewAI baue ich Multi-Agenten-Systeme, die das Web recherchieren, komplexe PDFs/CSVs analysieren und Aufgaben autonom ausführen können.
• Unternehmensgerechte Genauigkeit: Zero-Shot-Implementierung und Feinabstimmung (Flan-T5/Mistral), um sicherzustellen, dass die KI dein spezielles Geschäftsgebiet (Web3, Finanzen, Recht usw.) versteht, ohne Dinge zu erfinden.

Mein Tech-Stack:

• Frameworks: LangChain, LangGraph, CrewAI, DSPy.
• Modelle: DeepSeek-R1, GPT-4o, Claude 3.5, Llama 3 (Feinabstimmung).
• Vektor-Datenbank: Pinecone, Weaviate, Qdrant.

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