Ich werde eine produktionsreife RAG-Plattform mit LLM- und API-Integration aufbauen

Ich entwickle produktionsreife KI-Systeme, keine Tutorials, keine Demos. Echte Plattformen, die echte Workloads bewältigen.

ContextIQ ist eine Dokumenten-Intelligenzplattform, die ich gebaut habe, mit hybrider Vektor- und Wissensgraph-Abfrage (Zilliz + Neo4j), einer intelligenten Chunk-Filter-Schicht, die die API-Kosten um 70 % senkt, und Echtzeit-Zitationsverfolgung über Multi-User-Sessions.

Aris ist ein KI-gestützter Assistent, den ich mit voller Backend-Architektur, LLM-Integration und persistentem Speicher entwickelt habe, um nuancierte, multi-turn Gespräche in großem Maßstab zu führen.

Dies sind keine Konzeptprojekte. Es sind ausgelieferte, funktionierende Produkte, die beweisen, dass ich nicht nur weiß, wie man eine API aufruft, sondern auch, wie man Systeme darum herum entwirft.

Mein Spezialgebiet sind RAG-Pipelines und LLM-Integration. Ich kenne die Schwachstellen bei der grundlegenden Abfrage auf komplexen Anfragen und weiß, wie man um sie herum baut, sei es durch hybride Suche, graphbasierte Schlussfolgerungen oder intelligente Ingest-Filter.

Über KI hinaus entwickle ich die Backend-Logik, die alles zusammenhält: REST-APIs mit FastAPI oder Node.js, Authentifizierung, Datenbankdesign, Dateispeicherung und Sitzungsmanagement.

Wenn du eine KI-Funktion an ein bestehendes Produkt anbauen oder eine komplette Plattform von Grund auf neu bauen möchtest, kann ich beides liefern. M