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Ich werde KI-Agenten mit langchain, OpenAI, rag, langgraph und python erstellen
Usbekistan
Ich spreche Russisch, Usbekisch, Englisch, Französisch
Entwickler digitaler Produkte
Hey! Ich bin Softwareentwickler mit 3 Praktika in der Produktion. Ich habe eine Funktion umgesetzt, die von über 500 aktiven Nutzern verwendet wird und mehr als 10.000 Einträge in der Produktion hat. ...
Über diesen Service
<p suchst du nach fortschrittlichen Generative AI-Webanwendungen, die die Kraft von LangChain, LangGraph, AgentAI, OpenAI, Groq, LLaMA, RAG, Transformers und FastAPI nutzen?
Du bist hier genau richtig!
Was ich anbiete:
- Maßgeschneiderte GenAI-Webapps, die mit modernsten Modellen betrieben werden
- LangChain & LangGraph-Pipelines für dynamische KI-Workflows
- AgentAI / KI-Agenten für autonome, tool-gebrauchende, aufgabenlösende Systeme
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) für intelligente Datenabrufe
- FastAPI-Integration für leistungsstarke Backend-APIs
- Transformer-Modelle für NLP-Aufgaben (Textgenerierung, Klassifikation usw.)
- LLM-Deployment mit OpenAI, Groq und LLaMA für Echtzeitanwendungen
- Modulare komponentenbasierte Architektur für skalierbare, wartbare Benutzeroberflächen
Warum du mich wählen solltest?
- Expertise in GenAI, Agents, Agentic AI und API-Entwicklung
- Skalierbare, schnelle und sichere Webanwendungen
- Sauberer, gut dokumentierter Code und responsives Design
- End-to-End-Projektbetreuung, von Entwicklung bis Deployment
Bist du bereit, deine GenAI-Idee zum Leben zu erwecken? Kontaktiere mich jetzt und lass uns etwas Revolutionäres bauen!
Programmiersprache:
Python
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R
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SQL
Frameworks:
scikit-learn
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SimpleCV
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keras
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PyTorch
Tools:
Jupyter-Notizbuch
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opencv
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tensorflow
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Excel
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FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Arten von AI-Agenten kannst du bauen?
Ich kann Agenten, Tool-Calling-Agenten und autonome Workflow-Agenten mit LangGraph erstellen. Wenn du die Aufgabe beschreiben kannst, kann ich wahrscheinlich einen Agenten dafür bauen.
Mit welchen Frameworks und Modellen arbeitest du?
LangChain und LangGraph für die Orchestrierung, OpenAI (GPT-4o, GPT-3.5) als Standard-LLM-Kern, sowie FAISS / ChromaDB für Vektorspeicherung in RAG-Pipelines. Ich kann bei Bedarf auch Open-Source-Modelle integrieren.
Was ist RAG und brauche ich es?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ermöglicht es der KI, Fragen basierend auf deinen Dokumenten oder deiner Wissensdatenbank zu beantworten, anstatt sich nur auf die Trainingsdaten des Modells zu stützen. Wenn du PDFs, Dokumente oder eine Datenbank hast, die das Modell "kennen" soll, brauchst du RAG.
Was muss ich bereitstellen?
Eine klare Beschreibung, was der Agent tun soll, welche Dokumente oder Datenquellen er verwenden soll und deinen bevorzugten LLM-Anbieter/API-Schlüssel. Den Rest erledige ich.
Kann der Agent externe Tools wie Websuche, APIs oder Datenbanken nutzen?
Ja. Tool-Nutzung ist eine der Kernstärken von LangChain — ich kann Agenten mit Websuche, REST-APIs, SQL-Datenbanken oder benutzerdefinierten Python-Funktionen verbinden.
Was erhalte ich als Liefergegenstand?
Sauberer, gut kommentierter Python-Code, eine funktionierende Demo oder ein Notebook, Setup-/Ausführungsanleitung und eine kurze Erklärung der Architektur, damit du sie selbst warten und erweitern kannst.
Was, wenn ich keinen OpenAI API-Schlüssel habe?
Ich kann dir bei der Beschaffung helfen oder wir verwenden je nach Vorliebe und Budget einen alternativen Anbieter (Anthropic, Groq usw.).
