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Ich baue eine rag pipeline, ai chatbots und ai agents auf
AI ML Engineer, der sich auf FastAPI, PyTorch und Gemini API spezialisiert hat
KI/ML-Ingenieur mit Fachkenntnissen in Python, FastAPI, PyTorch und Gemini API. Ich entwickle produktionsreife KI-Apps, trainiere maßgeschneiderte Deep-Learning-Modelle und erstelle skalierbare REST A...
Über diesen Service
PRODUZIERE PRODUKTIONSTÜCHTIGE KI-SYSTEME, DIE ECHT FUNKTIONIEREN
Bist du es leid, dass KI-Demos in der Produktion scheitern? Ich baue echte, skalierbare KI-Systeme wie RAG-Pipelines, LLM-Chatbots und KI-Agenten, die unter realer Last performen, präzise Antworten liefern und einsatzbereit sind.
WAS ICH FÜR DICH BAUE
RAG-Systeme Retrieval-Augmented Generation Pipelines, die deine Dokumente, PDFs, Datenbanken durchsuchen und Fragen mit Präzision anhand semantischer + hybrider Retrieval-Methoden beantworten.
LLM-Chatbots Maßgeschneiderte KI-Assistenten, angetrieben von GPT-4, Claude oder Open-Source-Modellen (Llama, Mistral), mit integriertem Speicher, Kontextverwaltung und Sicherheitsvorkehrungen.
KI-Agenten Autonome Agenten, die browsen, Daten abrufen und mit LangChain, LlamaIndex oder eigenen Implementierungen agieren können.
FastAPI-Backend-Services Hochleistungsfähige REST-APIs mit asynchroner Verarbeitung und Hintergrund-Task-Queues, um dein KI-System in großem Maßstab zu bedienen.
Vektor-Such-Integration Qdrant, FAISS oder ChromaDB mit optimierten Embedding-Pipelines für schnelle, präzise semantische Abfragen.
MEIN TECH-STACK
LLMs: OpenAI, Claude, Llama, Mistral
Frameworks: LangChain, langgraph, LlamaIndex, HuggingFace
Vektor-Datenbanken: Qdrant, FAISS, ChromaDB, Pinecone
Backend: Python, FastAPI, aws, docker
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche LLM-Anbieter unterstützt du?
Ich arbeite mit OpenAI (GPT-4/GPT-4o), Anthropic (Claude) und Open-Source-Modellen über HuggingFace (Llama, Mistral, Phi). Wenn du einen bevorzugten Anbieter hast oder Modelle lokal laufen lassen möchtest, sag mir Bescheid, und wir besprechen die Optionen.
Was erhältst du am Ende?
Du erhältst den vollständigen Quellcode, eine klare README mit Setup-Anleitung und eine kurze Übergabe. Alles gehört dir — keine Black Boxes, kein Vendor Lock-in.
Kann ich meine bestehende Codebasis oder Daten verwenden?
Ja. Ich kann das RAG/LLM-System in ein bestehendes Projekt integrieren oder eigenständig aufbauen. Bitte teile mir bei deiner Nachricht deine Stack-Details mit, damit ich entsprechend planen kann.
Muss ich API-Schlüssel (OpenAI etc.) bereitstellen?
Ja, du musst deine eigenen API-Schlüssel bereitstellen. Ich speichere oder reuse sie niemals — sie werden nur während der Entwicklung genutzt und bei Übergabe entfernt.
Was ist, wenn mein Projekt größer oder komplexer ist?
Schreib mir vor der Bestellung eine Nachricht mit einer Projektbeschreibung. Ich kann ein individuelles Angebot mit genauer Umfang, Zeitplan und Preis für komplexe Builds erstellen.
