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Ich baue individuelle RAG-Agentensysteme für deine Daten auf
Kalu Eke
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Über dieses Gig
Ich entwickle sichere RAG-Systemarchitekturen, autonome KI-Agenten und maßgeschneiderte RAG-Chatbot-Tools nativ in TypeScript und Node.js. Ich schreibe sauberen Backend-Code, der deine privaten Dateien direkt mit LLMs verbindet, um schnelle, präzise Antworten ohne Halluzinationen zu liefern.
Was du bekommst
- Maßgeschneidertes RAG-System: Hochleistungsfähige Datenpipelines zum Parsen deiner PDFs, CSVs und Datenbanken, die sie mit einer sicheren Vektor-Datenbank wie Supabase pgvector oder Pinecone für die Echtzeit-Dokumentensuche verbinden.
- Strukturierte KI-Agenten: Mehrstufige Geschäftslogik-Workflows, gebaut mit LangGraph und LangChain, um sicherzustellen, dass deine Agenten Aufgaben zuverlässig und vorhersehbar ausführen.
- RAG-Chatbot-UI: Eine sichere, maßgeschneiderte API-Backend-Lösung, kombiniert mit einem minimalistischen, sauberen Nutzer-Dashboard, gestaltet mit React und Next.js.
Der Tech-Stack
- Core KI-Tools: LangChain, LangGraph, Ollama, LlamaIndex
- Datenhaltung: PostgreSQL, Supabase pgvector, Pinecone, FAISS
- Sprachen & Web: TypeScript, Node.js, Python, Next.js, React, Docker
Sende mir eine Nachricht mit einer kurzen Übersicht deines Datenformats und was du automatisieren möchtest. Lass uns die technische Architektur planen, bevor du eine Bestellung aufgibst.
Lerne Kalu Eke kennen
Kalu Eke
Full Stack Developer
- AusNigeria
- Mitglied seitMai 2026
Sprachen
Englisch
Hi, I'm Kalu, a passionate Full-Stack website & AI App Developer with over 5 years of experience turning innovative ideas into dynamic responsive website solutions. I develop high-quality websites that blend seamless functionality with responsive designs that are super mobile-friendly & support all devices.
My expertise spans the full development lifecycle, from ideation & design to coding, testing, & deployment. Every project is an opportunity to push boundaries & deliver exceptional results. Let’s chat! And bring your web idea to life with a touch of creativity & technical expertise!
Automatische Übersetzung
FAQ
Automatische Übersetzung
Wie verhinderst du, dass die AI Dinge erfindet?
Indem ich den Suchraum einschränke. Ich erstelle maßgeschneiderte RAG-Pipelines, die das LLM nur mit den genauen Snippets antworten lassen, die wir aus deiner Datenbank abrufen. Wenn die Antwort nicht in deinen Dokumenten ist, ist das Modell programmiert, einfach zu sagen, dass es es nicht weiß.
Welche Arten von Dateien kann die KI tatsächlich lesen?
Fast alles, was dein Unternehmen täglich nutzt. Ich schreibe TypeScript-Parser, um Texte aus PDFs, Tabellen, CSVs, Live-API-Feeds oder rohen SQL-Datenbanken zu bereinigen und zu extrahieren, damit die KI sie genau durchsuchen kann.
Was ist der Unterschied zwischen einem einfachen Wrapper und einem maßgeschneiderten RAG-System?
Ein einfacher Wrapper sendet nur eine Eingabe direkt an ein LLM, was zu Halluzinationen und Datenlecks führt. Ein maßgeschneidertes RAG-System nutzt eine dedizierte Pipeline, um deine Dateien zuerst zu durchsuchen, den relevantesten Kontext zu extrahieren und nur diese sicheren Daten an das Modell für eine präzise Antwort weiterzugeben.
Welche Vektor-Datenbank empfiehlst du für dieses Setup?
Ich empfehle dringend PostgreSQL mit der Supabase pgvector-Erweiterung, weil du damit deine relationalen Daten und deine Vektor-Embeddings am selben Ort speichern kannst. Wenn dein Projekt eine externe Vektor-Datenbank erfordert, arbeite ich auch nativ mit Pinecone und FAISS.
Wie stellst du sicher, dass deine KI-Agenten Aufgaben vorhersehbar ausführen?
Anstatt das LLM frei entscheiden zu lassen, was als Nächstes zu tun ist, baue ich strukturierte Zustandsmaschinen mit LangGraph und LangChain. Das zwingt die KI-Agenten, strenge Regeln, Validierungsschritte und Fallback-Pfade zu befolgen, was ihr Verhalten deterministisch macht.
Kannst du eine Web-Oberfläche für meinen RAG-Chatbot bauen?
Ja. Ich schreibe das Kern-Backend in Node.js, TypeScript oder Python und baue dann eine schnelle, minimalistische Benutzeroberfläche mit React und Next.js. So hat dein Team ein sauberes Web-Dashboard, um täglich mit dem RAG-Chatbot zu interagieren.
Werde ich hohe monatliche Softwarekosten haben?
Ich entwickle deine Anwendung mit Open-Source-Tools wie PostgreSQL und LangChain, um teure Plattform-Abonnements zu vermeiden. Du zahlst nur für dein tatsächliches Cloud-Hosting und deine direkte LLM-Token-Nutzung.
Können eure AI-Agenten mit meiner bestehenden Software integriert werden?
Ja. Ich schreibe maßgeschneiderte API-Endpunkte mit TypeScript und Node.js. Damit können deine autonomen KI-Agenten Aktionen auslösen, Datensätze aktualisieren und Daten in deinem aktuellen CRM, ERP oder internen Datenbanken abfragen.
