Ich erstelle ein schnelles FastAPI-Backend für deine AI SaaS-Anwendung


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ein AI-Produkt bauen und brauchst ein Backend, das mehr als nur eine Demo schafft?
Ich erstelle ein sauberes, produktionsbereites Python/FastAPI-Backend für dein AI SaaS, RAG-Anwendung, Agenten-Workflow, Web-App oder interne Plattform.
Dein Backend kann beinhalten:
- FastAPI REST-APIs
- PostgreSQL und SQLAlchemy
- Authentifizierung und rollenbasierten Zugriff
- Integrationen mit OpenAI, Claude oder Gemini
- Vektordatenbanken und RAG-APIs
- Datei- und Dokumentenverarbeitung
- Hintergrundjobs und Webhooks
- Integrationen mit Drittanbieter-APIs
- Docker-Bereitstellung
- Validierung, Logging und Fehlerbehandlung
- Tests und technische Dokumentation
Ich lege Wert auf skalierbare Architektur und wartbaren Code, statt nur schnelle Demo-Endpunkte zu erstellen.
Bitte schreibe mir vor Standard- oder Premium-Bestellungen mit deiner Architektur, den benötigten Integrationen und dem Deployment-Ziel.
Lerne Muhammad Hamza kennen
AI Engineer for RAG, Agents and Business Automation
- AusPakistan
- Mitglied seitJuni 2023
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung1 Jahr
Sprachen
Englisch
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FAQ
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Kannst du das FastAPI-Backend mit meinem bestehenden Frontend verbinden?
Ja. Ich kann APIs für eine bestehende Flutter-, React-, Next.js-, mobile-, Web- oder Desktop-Anwendung erstellen. Bitte teile mir den gewünschten Frontend-Workflow und die API-Erwartungen vor der Bestellung mit.
Welche Datenbanken unterstützen Sie?
PostgreSQL ist meine bevorzugte Wahl für Produktionssysteme. Je nach Projekt kann ich auch mit SQLite, MySQL, MongoDB, Redis oder einer Vektor-Datenbank arbeiten.
Kannst du Authentifizierung und Benutzerrollen hinzufügen?
Ja. Standard- und Premium-Projekte können JWT-Authentifizierung, OAuth wo passend, rollenbasierte Berechtigungen, geschützte Endpunkte und Benutzerverwaltungs-Workflows umfassen.
Kannst du OpenAI, Claude oder Gemini integrieren?
Ja. Ich kann unterstützte LLM-APIs wie OpenAI, Anthropic Claude und Google Gemini in das Backend integrieren, basierend auf den Anforderungen deiner Anwendung.
Kannst du ein RAG- oder Vektor-Such-Backend bauen?
Ja. Ich kann Dokumenten-Ingestion, Embeddings, Vektor-Suche, Retrieval-APIs, source-grounded Responses und verwandte RAG-Backend-Komponenten umsetzen, wenn sie im Projektumfang enthalten sind.

