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Ich erstelle einen AI-Agenten mit RAG, LangGraph, LangChain, LlamaIndex und n8n
Ilyas N
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Alle KI-Chatbots verbergen lediglich ein Modell: Sie wirken selbstsicher, erzeugen Halluzinationen und können nichts Nützliches leisten. Unternehmen brauchen einen Agenten, der über reale Daten nachdenkt, Maßnahmen ergreift und sich im Produktivbetrieb bewährt.
Ich baue maßgeschneiderte AI-Agenten mit Python, FastAPI, LangChain, LangGraph und LlamaIndex:
Begründete RAG-Antworten stammen aus deinen Dokumenten und zitieren Quellen. Wenn die Antwort nicht in deinen Daten steht, sagt der Agent es so, statt etwas zu erfinden.
Tool-Einsatz wirkt: Der Agent sucht in deiner Wissensbasis, ruft APIs auf, analysiert Webdaten, aktualisiert dein CRM.
Speicher- und Kontroll-Multi-Turn-Speicher sowie LangGraph-Statusmaschinen machen das Verhalten vorhersehbar und debugbar, nicht fragilen Prompt-Ketten.
Automatisierung & Sprach-n8n-Workflows verbinden den Agenten mit Telegram, WhatsApp, E-Mail, Sheets und deinem CRM; STT/TTS für Sprachagenten.
Du erhältst sauberen, gut dokumentierten Code, den du vollständig besitzt.
Schreib mir vor der Bestellung eine Nachricht und sag mir, was du baust – ich sage dir ehrlich, ob es gut passt.
Lerne Ilyas N kennen
Ilyas N
AI Engineer, LLM Agents, RAG and n8n Automation
- AusUsbekistan
- Mitglied seitApr. 2025
- Letzte Lieferung6 Monate
Sprachen
Russisch, Englisch
I build AI agents, RAG systems and n8n automations that replace manual work in real businesses.
• AI agents & RAG: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, pgvector
• n8n workflows: CRM, email, e-commerce, self-hosted setup
• Telegram/WhatsApp bots with AI, quizzes, lead funnels
• Scrapers, Python/FastAPI backends, API integrations
Clear scope first, working version early, then iterations. Clean, documented solutions, no black box.
Send me a short description of your task and I'll suggest an approach.
Automatische Übersetzung
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist der Unterschied zwischen einem RAG-Agenten und einem normalen Chatbot?
Ein normaler Chatbot beantwortet aus dem, was das Modell gespeichert hat, und erfindet möglicherweise Fakten. Ein RAG-Agent sucht zuerst in deinen Dokumenten, antwortet nur aus dem, was er findet, zitiert die Quelle und sagt „Ich weiß es nicht“, wenn die Antwort nicht in deinen Daten liegt.
Meine Dokumente sind vertraulich. Ist das sicher?
Ja. Deine Daten liegen in deiner eigenen Datenbank, und ich kann alles auf deinem Server self-hosten. Für strikte Privatsphäre kann ich ein lokales Open-Source-Modell verwenden, damit nichts deine Infrastruktur verlässt. Bei Cloud-LLMs wird nur der Text für jede Antwort an die API des Anbieters gesendet.
Kann der Agent mit meinen bestehenden Tools verbinden: CRM, APIs, Tabellen?
Ja. Mit n8n und Python verbinde ich ihn mit allem, was eine API oder Webhook hat: CRMs, Google Sheets, Datenbanken, E-Mail, Telegram, WhatsApp. Der Agent chattt nicht nur, er kann Daten lesen, Datensätze anlegen und Aktionen auslösen.
Warum gerade LangChain und LangGraph?
LangChain bietet bewährte Bausteine (Retriever, Tools, Memory). LangGraph ergänzt explizite Zustände und Kontrollfluss, sodass das Verhalten des Agents vorhersehbar und debuggbar ist, nicht eine fragilen Prompt‑Kette. Wenn deine Aufgabe nur einen einfachen n8n-Workflow braucht, sag ich dir das und sparst Geld.
In welchen Kanälen kann der Agent arbeiten?
Telegram, WhatsApp, ein Chat-Widget auf deiner Website, Slack oder E-Mail. Sprache (Speech-to-Text und Text-to-Speech) ist im Premium-Paket möglich. Sag mir, wo deine Kunden sind – ich schlage dir die beste Lösung vor.
