Einen zuverlässigen AI-Agenten, eine LLM-Integration oder ein RAG-System erstellen

Ich bringe AI-Funktionen von der Demo in die Produktion – mit TypeScript/Node oder Python: eine LLM-Integration, ein RAG-System über deine Dokumente oder einen Agenten, der deine Tools zuverlässig aufruft. Jede Bestellung kommt mit Checks, die dir sagen, dass es funktioniert.

Quittungen: Ich habe ein Multi-Provider-LLM-Gateway gebaut, das OpenAI, Anthropic und Gemini wired-kompatibel macht und in der Produktion in fünf Produkten läuft. Ich habe RAG über interne Daten in die Produktion gebracht; auf einer Plattform konnte ich die Abfrage-Antworten in einem festen Benchmark von 1/12 auf 8/12 erhöhen. Ich habe eine Open-Weight-Modell-Pipeline für eine Data-Labelling-Plattform mit mehr als 500k Nutzern betrieben.

So funktioniert es: Jede Bestellung beginnt mit einer kurzen schriftlichen Spezifikation und Akzeptanztests, mit denen wir uns einig werden. Ich baue danach daran und liefere den Code, eine kurze Ausarbeitung und einen Evalsatz mit einer Kontrolle, die scheitern muss, damit du den Check erneut ausführen kannst statt ihm zu vertrauen.

Gute Passformen: ein Chatbot oder RAG-System, das falsche Antworten gibt, ein Agent, der deine Tools zuverlässig aufrufen muss, oder ein Umstieg auf ein günstigeres Modell ohne Qualitätseinbußen. Schreibe mir vor der Bestellung ein paar Zeilen, wofür du es brauchst.