Ich richte einen AI-Sprachagenten und AI-Chatbot auf Langchain Langflow Vertex AI Flowish ein


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Du hast Daten und einen klaren Anwendungsfall, aber Modelle, Vektor-Speicher, Tools, Speicher und UI zu einem zuverlässigen Agenten zusammenzufügen ist chaotisch. Prototypen brechen, Prompts driftet ab, und Latenz- oder Qualitätskompromisse verhindern die Akzeptanz.
Ich entwickle robuste AI-Agenten und Chat-Apps mit LangChain / LangFlow / Flowise und Llama 3 oder Vertex AI-Modellen, inklusive Retrieval, Tools und Sicherheitsmaßnahmen. Du bekommst eine klare Architektur, reproduzierbare Konfigurationen und eine Deployment-Lösung, die dein Team bedienen kann.
Was ich mache
- Anwendungsfall-Design & Architektur (Diagramme + Datenfluss)
- RAG-Pipeline (Chunking-Strategie, Embeddings, Vektor-Datenbank: Pinecone/FAISS/Qdrant)
- Tool-using Agents (Web/Such-APIs, Zapier/Tools, Funktionen/Tool-Aufrufe)
- Voice Agent (Twilio/WebRTC, Barge-in; Anrufabläufe)
- LangFlow / Flowise Graphen (visuelle Ketten, versionierte Knoten, Prompt-Management)
- Modellauswahl & Prompting (Llama 3, Vertex AI/Gemini, OpenAI je nach Infrastruktur)
- Memory & Sicherheit
- Evaluation & Metriken
- Deployments + Dokumentation & Übergabe Loom
Sag mir deinen Anwendungsfall (Support-Agent, interne Suche, Daten-Copilot, Voice IVR) + Datenquellen. Ich antworte mit einem kurzen Plan und dem passenden Paket.
Lerne Mike M kennen
- AusGroßbritannien
- Mitglied seitAug. 2025
Sprachen
Englisch, Französisch
Automatische Übersetzung
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du mit unserem bestehenden Daten-Stack arbeiten?
Ja—CSV/JSON, Google Drive, Notion/Confluence, Postgres, BigQuery, S3 usw.
Welches Modell empfiehlst du?
Kommt auf die Anforderungen an (Kosten, Latenz, Ton, Sicherheit). Ich nutze häufig Llama 3 oder Vertex AI (Gemini) und kann bei Bedarf zwischen den Modellen wechseln, ohne die Schnittstelle zu ändern.
