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Ich erstelle eine individuelle AI-Chatbot und rag-Pipeline auf deinen Daten
Luigi
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich erstelle maßgeschneiderte AI-Chatbots, RAG-Pipelines und AI-Agenten, die deine Daten mit großen Sprachmodellen verbinden – von Dokumenten-Q&A bis hin zu vollständig autonomen Multi-Agenten-Systemen.
Das bekommst du:
- RAG-Pipeline mit Dokumentenaufnahme, Chunking und Einbettung
- Einrichtung einer Vektor-Datenbank (Pinecone, Supabase pgvector, Chroma)
- AI-Agenten mit Tool-Aufruf, Speicher und eigener Wissensbasis
- Orchestrierung mit LangChain oder LangGraph und deinem gewählten LLM
- REST-API oder Chat-Interface für deine Anwendung
- Evaluationssuite zur Messung der Retrieval-Genauigkeit
- Produktiveinsatz auf deiner Infrastruktur oder in der Cloud
Ich habe PixelFlow (AI-Bildgenerierungs-Pipeline mit maßgeschneiderten Agenten) und Reunivo (KI-gestütztes Matching-System mit semantischer Suche) entwickelt, beide sind in Produktion.
Warum mit mir arbeiten:
- Systeme, die in der Produktion funktionieren, nicht nur Demos
- Volle Kontrolle: keine SaaS-Abhängigkeit, kompletter Code geliefert
- Ein Preis, vollständiges System, keine versteckten Zusatzkosten, keine Gebühren pro Aufruf
- Mehr als 10 Jahre Erfahrung, direkte Kommunikation, in Italien ansässig, fließend in Englisch
Weißt du nicht, ob RAG oder ein fein abgestimmtes Modell besser zu deinem Anwendungsfall passt? Schreib mir, ich helfe dir bei der Auswahl der richtigen Architektur, bevor du bestellst.
Lerne Luigi kennen
Luigi
Full Stack Developer, SaaS, AI Automation and CRM for Startups
- AusItalien
- Mitglied seitMai 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Italienisch, Englisch, Französisch
I'm Luigi Garone, founder of Logika.studio — a full-stack software studio based in Italy, delivering scalable digital products for SMEs, startups, and finance professionals.
What I build:
— Custom SaaS platforms and CRM systems
— AI agents and LLM-powered automation (n8n, OpenAI)
— Digital marketing infrastructure
— Quantitative trading algorithms
Stack: Next.js · TypeScript · Node.js · Python · PostgreSQL · Supabase · n8n · Docker
Every project starts with clear architecture and ends with production-ready code.
Automatische Übersetzung
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FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Dateiformate kannst du in die RAG-Pipeline aufnehmen?
PDF, Word, Excel, CSV, Markdown, HTML und Klartext. Für Datenbanken oder APIs erstelle ich individuelle Connector, um Daten beim Ingest zu ziehen.
Welchen Vektordatenbank empfiehlst du?
Supabase pgvector für Projekte auf Postgres, Pinecone für groß angelegte Produktion, Chroma für lokale oder leichte Setups. Ich empfehle je nach deinem Stack.
Wird die KI nur aus meinen Dokumenten antworten oder auch aus allgemeinem Wissen?
Einstellbar. Ich kann die Antworten strikt auf deine Wissensbasis beschränken, mit allgemeinem LLM-Wissen mischen oder eine Fallback-Antwort geben, wenn kein relevantes Dokument gefunden wird.
Kann das in meine bestehende App oder Webseite integriert werden?
Ja. Ich liefere eine REST-API oder WebSocket-Endpunkt, der in jedes Frontend oder Backend integriert werden kann. React, Next.js, mobile Apps — alles kompatibel.
Was brauchen Sie für den Anfang?
Deine Dokumente oder Datenquelle, der Anwendungsfall, den du lösen möchtest, und dein bevorzugtes LLM. Für Standard und Premium ist vor der Annahme der Bestellung ein kurzes Discovery-Gespräch erforderlich.
