Ich werde einen agentischen RAG-Workflow aufbauen

Die meisten KI-Projekte scheitern nicht wegen schlechter Ideen, sondern weil die einzelnen Komponenten nie richtig miteinander sprechen.

Ich entwickle agentische KI-Systeme, die tatsächlich vom Model layer bis zur Deployment-Ebene zusammenhalten. Egal, ob du Claude, GPT-4, Gemini oder eine Mischung aus Modellen je nach Aufgabe brauchst, ich richte die Logik so ein, dass das richtige Modell die richtige Aufgabe übernimmt.

Hier ist, was ich typischerweise aufbaue:

- Multi-Model KI-Agenten mit Tool-Nutzung, Speicher und Entscheidungsfindung

- RAG-Pipelines, die mit Vektor-Datenbanken wie Pinecone, Weaviate oder pgvector verbunden sind

- Dokumenten-Ingestion, Chunking und semantische Suche, die tatsächlich nützliche Ergebnisse liefert

- End-to-End-deployte Lösungen, nicht nur Notebooks, sondern laufende Systeme

- Integrationen mit deinen bestehenden Tools, APIs oder Datenquellen

Ich habe mit LangChain, LlamaIndex und maßgeschneiderten Agenten-Frameworks gearbeitet, je nachdem, was passt. Ich setze keine Einheitslösung um, sondern finde heraus, was für deinen Anwendungsfall Sinn macht, und baue von dort aus.

Wenn du etwas Bestimmtes im Kopf hast oder nur eine grobe Idee, schick mir gern eine Nachricht, bevor du bestellst. Ich rede gern darüber.