Ich erstelle einen rag-Chatbot und eine AI-Wissensbasis aus deinen Dokumenten

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build a rag chatbot and ai knowledge base from your documents
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Fragen mit Quellenangaben beantwortet. Ich baue RAG-Pipelines in Python (LangChain oder LlamaIndex) mit Vektordatenbanken (pgvector, Qdrant, Pinecone), betrieben von OpenAI, Claude oder Open-Source-Modellen.


Du erhältst: einen funktionsfähigen Chatbot (Web-UI, Slack-Bot oder API), Antworten mit Zitaten und die Bereitstellung auf deinem Server oder in der Cloud.


Warum ich: 13 Jahre Backend-Engineering, Lieferung von Produktions-LLM-Apps, RAG-Wissensbasen, Agents und Automatisierung mit klaren, schriftlichen Schätzungen.

  • Anwendungsart

    • Web-Applikation

  • KI-Typ

    • Chat
    • Produktivitäts-Tools

  • Programmiersprache

    • Go
    • JavaScript
    • Python
    • TypeScript
    • SQL

  • Web-Frameworks

    • React
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    • Andere

  • Desktop-Frameworks

    • Andere

  • No- & Low-Code-Builder

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Lei

Full Stack Developer Go Python AI Agents

  • AusChina
  • Mitglied seitAug. 2026

  • Sprachen

    Chinesisch, Englisch
I'm a full-stack developer with 13 years of experience — 8 building high-concurrency game backends in Go and Python. WHAT I DO BEST • AI — LLM agents, function calling, RAG chatbots (Python, LangChain) • Backends — Go/Python APIs, MySQL/Redis, Docker, serverless • Full-stack — React/Vue frontends on solid backends RESULTS • Migrated a live game from Python to Go — 4x capacity, Redis -50% • Core dev on a $14M+ annual revenue game • Shipped LLM agents end to end, plus open-source agent infra GitHub: github.com/NinjaSln-labs Hours 10:00–22:00 (GMT+8), EU+US overlap.

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