Ich entwickle KI-Agenten, Rag-Chatbots, Langchain, OpenAI und Python


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Suchst du nach AI-Agenten, die echten Nutzern standhalten, nicht nach Demos, die halluzinieren oder bei hoher Belastung abstürzen? Ich entwickle maßgeschneiderte AI-Agenten und RAG-Chatbots mit LangChain, LangGraph und Python, die von Anfang an für den Produktionseinsatz ausgelegt sind.
Ich bin Muhammad Rovaid, Full-Stack-AI-Ingenieur. Ich habe Contlify gebaut, eine AI-native Content-Automatisierungs-Engine. Mein Spezialgebiet sind RAG-Pipelines, Multi-Agenten-Systeme und hochkonkurrenzfähige Backends.
WAS DU BEKOMMST:
RAG-Chatbots, die aus DEINEN Dokumenten antworten, pgvector, Pinecone, ChromaDB, Qdrant, semantisches Reranking, Zitationsprüfungen. Keine Halluzinationen. Perfekt für Dokumenten-Q&A, Support-Bots, Wissensdatenbanken.
AI-Agenten mit LangChain/LangGraph Pydantic/Zod-Schemas, Tool-Calling, Multi-Agenten-Workflows. Funktioniert mit OpenAI GPT, Claude und Gemini.
Skalierbare Python-Backends mit async FastAPI, Redis-Queues, keine Timeouts bei hoher Belastung.
Full-Stack-AI-SaaS mit Next.js 15, Supabase Auth, Stripe-Abrechnung, Docker/Vercel-Deploys.
PROZESS: Kostenfreier Architekturplan, sauberes Build zum Testen, ich überarbeite, deploye und übergebe, du besitzt 100% des IP.
WARUM ICH: Semantisches Caching senkt Token-Kosten um bis zu 40%. Sicherheitsvorkehrungen verhindern falsche Antworten.
Schreib mir für einen kostenlosen Architekturplan – oder bestell jetzt und lass uns starten!
Lerne Muhammad Rovaid kennen
Production Ready AI Agents, Custom RAG and Full Stack Web App
- AusPakistan
- Mitglied seitAug. 2025
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
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Englisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Wie vermeidest du, dass der KI-Agent halluziniert oder vom Thema abweicht?
Ich implementiere drei unterschiedliche Schutzmaßnahmen: strenge Systembeschränkungen, semantisches Reranking des Vektor-Kontexts und deterministische Schema-Überprüfung mit Pydantic/Zod. Wenn die Vertrauenswürdigkeit bei Knowledge Retrieval unter einem sicheren Schwellenwert liegt, greift der Agent sicher auf eine verifizierte Antwort zurück, anstatt zu raten.
Welchen Tech-Stack empfiehlst du für mein Projekt?
Für die KI-Orchestrierung und Backend-Logik nutze ich Python (FastAPI/LangChain) mit Supabase (PostgreSQL + pgvector). Für das Frontend entwickle ich mit Next.js 15 und Tailwind CSS. Dieser Stack garantiert schnelle Edge-Performance, nahtlose Authentifizierung und niedrige Hosting-Kosten.
Kann dieses Backend hunderte oder tausende gleichzeitige Nutzer bedienen?
Ja. Im Gegensatz zu Anfängerimplementierungen, die blockierende synchrone Aufrufe verwenden, entwerfe ich asynchrone Endpunkte mit Hintergrund-Worker-Warteschlangen (Redis) und Caching. So läuft dein Server nie in Timeout oder verliert Requests bei plötzlichem Traffic-Anstieg.
Werde ich den Code besitzen und wie wird er deployed?
Du erhältst 100% Eigentumsrechte und den vollständigen Quellcode. Ich liefere automatisierte Deployment-Konfigurationen (Docker, Vercel, Railway oder AWS) sowie vollständige Setup-Dokumentation, damit dein Team es mühelos pflegen kann.
Kannst du einen RAG-Chatbot bauen, der Fragen aus meinen PDFs und Dokumenten beantwortet?
Ja — das ist mein Kerndienst. Ich lade deine PDFs und Dokumente in eine pgvector- oder Pinecone-Vektordatenbank mit semantischem Reranking und Zitationsprüfungen hoch, sodass jede Antwort auf deinen Daten basiert und keine Halluzinationen auftreten.
Mit welchen KI-Modellen arbeitest du — OpenAI, Claude oder Open-Source-Modelle?
Alle. Ich empfehle das beste Modell für deinen Anwendungsfall und dein Budget — OpenAI und Claude für Top-Qualität oder Open-Source-Modelle über Ollama, wenn Datenschutz oder Kosten eine Rolle spielen.
Kannst du den KI-Agenten in meine Website, WhatsApp oder bestehende API integrieren?
Ja. Ich liefere jedes System mit einer REST-API, sodass es sich mit Websites, WhatsApp, CRMs oder jeder Plattform über Webhooks und API-Integrationen verbindet.
Wie verhinderst du, dass der Chatbot falsche Antworten halluziniert?
Drei Ebenen: Antworten basieren auf deinen Dokumenten via RAG, werden semantisch neu gerankt und Zitationsprüfungen unterzogen. Ungrunde Antworten werden blockiert, anstatt erfunden.
Werde ich den Code besitzen und wie wird er bereitgestellt?
Du besitzt 100 % des IP mit sauberem, dokumentiertem Code. Ich setze ihn mit Docker oder Vercel um und übergebe alles, was du brauchst, um ihn selbst auszuführen.

