Ich entwickle eine plattformübergreifende Flutter AI App mit benutzerdefiniertem RAG und AI-Agenten


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Die meisten Flutter AI Apps scheitern, weil Entwickler AI nur als einfache API-Integration behandeln. Sie stecken einen API-Schlüssel rein, ignorieren die Vektor-Rückgewinnung und liefern eine langsame Chat-Oberfläche, die halluziniert, Kontext verliert und dein Token-Budget verbraucht.
Ich entwickle produktionsreife, plattformübergreifende Flutter AI Anwendungen auf Basis robuster Backend-Architekturen.
Egal, ob du ein benutzerdefiniertes dokumentbasiertes RAG-System (PDF, Web-Daten, SQL), einen Streaming AI Assistenten oder komplexe Multi-Agenten-Workflows brauchst, ich liefere skalierbare, sichere Apps für iOS, Android und Web.
WAS I BAUE:
- Flutter Cross-Platform UI (Saubere Riverpod/Bloc Architektur)
- Benutzerdefinierte RAG-Systeme (LangChain, LangGraph, LlamaIndex)
- Vektor-Datenbank-Pipelines (Pinecone, Supabase pgvector, Qdrant)
- Echtzeit-Streaming UI (Antwort-Token in Bruchteilsekunden)
- Multi-Modal-Fähigkeiten (Vision, Audio-Transkriptionen, TTS)
- Kostenoptimiertes Token- & Kontextfenster-Management
WIE ES FUNKTIONIERT:
- Architektur-Ausrichtung & Daten-Umfang
- Vektor-Pipeline & Backend-API-Entwicklung
- Responsives Flutter UI & Zustandsintegration
- Strenge Tests & App-Bereitstellung
Lass uns eine intelligente, produktionsreife mobile Anwendung bauen, die skaliert. Schreib mir, um deinen Projektumfang zu besprechen
Lerne JERE J kennen
Expert AI Mobile App Developer, Flutter, React Native And OpenAI
- AusGroßbritannien
- Mitglied seitSept. 2026
Sprachen
Englisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was muss ich bereitstellen, bevor wir beginnen?
Du brauchst eine klare Beschreibung deines App-Konzepts, deinen gewünschten Nutzerfluss und Zugang zu deinen OpenAI- oder relevanten AI/Vektor-Datenbank-API-Schlüsseln (oder wir richten sie gemeinsam ein).
Läuft die App auf iOS und Android reibungslos?
Ja. Ich entwickle mit nativen Flutter-States-Management-Methoden (Riverpod/Bloc), um reaktionsfähige UI-Darstellung und Antwortzeiten im Sub-Sekunden-Bereich auf beiden Plattformen zu gewährleisten.
Kann die App Fragen basierend auf meinen privaten Firmendokumenten beantworten?
Ja. Ich implementiere eine Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Architektur mit Vektor-Datenbanken wie Pinecone oder Supabase. Damit basiert dein AI auf deinen spezifischen PDFs, Dokumenten oder Datenbanktabellen mit hoher Genauigkeit.
