Ich entwickle agentische rag-Chatbot-Anwendungen

Full Stack & AI Ingenieur

Ich spezialisiere mich auf den Aufbau von agentischen RAG-Systemen mit LangChain, LlamaIndex, pydantic-ai, OpenAI und Vektor-Speichern, die kontextbewusste, mehrstufige Reasoning-Pipelines liefern und Unternehmens-Grade AI-Anwendungen antreiben.

Agentische RAG-Entwicklung

• Multi-Agenten-Orchestrierung
• Anfrage-Weiterleitung, Neu-Ranking und hybride Retrieval-Pipelines
• Sich selbst korrigierende und reflexionsbasierte RAG-Agenten, trainiert auf deinen proprietären Daten
• Kontextbewusste, mehrsprachige Wissensdatenbanken mit semantischen Chunking-Strategien

Intelligente Daten- & Retrieval-Integration

• Vektor-Speicher-Setup und Optimierung: Pinecone, Weaviate, ChromaDB, FAISS, Postgres
• Strukturierte + unstrukturierte Datenaufnahme aus PDFs, Datenbanken, APIs und Webquellen, Excel, CSV
• Multi-Index-Retrieval mit Metadaten-Filterung und dynamischer Kontext-Injektion
• n8n, Zapier und individuelle API-Connectoren für automatischen Wissens-Refresh

AI- & Automatisierungs-Expertise

• RAG-Bewertungsframeworks: RAGAS, TruLens und benutzerdefinierte Metrik-Dashboards
• End-to-End-Deployment auf AWS, GCP oder Azure