Ich erstelle KI-Agenten und RAG-Pipelines mit LangGraph und LangChain

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build ai agents and rag pipelines using langgraph and langchain
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Die meisten KI-Systeme scheitern in der Produktion nicht, weil das Modell schlecht ist, sondern weil das System drumherum nicht dafür gebaut wurde, mit echten Daten und echten Edge Cases umzugehen.

Ich entwickle KI-Agenten und RAG-Pipelines, die von Grund auf so konzipiert sind, dass sie unter realen Bedingungen funktionieren.

WAS ICH BAUE

RAG-Pipelines verbinden dein LLM mit deinen eigenen Dokumenten, Datenbanken oder URLs, indem sie semantisches Chunking, Vektor-Suche und Reranking verwenden.

Corrective RAG (CRAG) bewertet die Qualität der Retrievals, bevor es den Kontext an das Modell weitergibt. Wenn die abgerufenen Daten schwach sind, löst es einen Fallback aus, anstatt Halluzinationen zu erzeugen. Damit konnte ich die KI-Genauigkeit auf einer Produktionsplattform um 40 % verbessern.

LangGraph Agents sind zustandsbehaftete, mehrstufige Reasoning-Agenten, die Tools nutzen, Entscheidungen treffen und komplexe Workflows bewältigen.

LLM-Integration OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude, Google Gemini, richtig in deinen Stack integriert.

WAS DU BEKOMMST

Sauberer, dokumentierter Quellcode, einsatzbereit für die Produktion, System, das unter echten Bedingungen funktioniert, nicht nur in einem Notebook

Schreib mir vor der Bestellung, beschreibe dein Problem, und ich sage dir genau, welches Paket passt und was realistisch ist.

  • KI-Engine

    • GPT
    • Gemini
    • Langchain

  • Programmiersprache

    • JavaScript
    • Python
    • TypeScript

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Saqlain

Backend and AI Engineer LangGraph Agents RAG Pipelines

  • AusPakistan
  • Mitglied seitApr. 2025
  • Letzte Lieferung11 Monate

  • Sprachen

    Urdu, Englisch
I build production-grade backends and AI systems that actually scale. 3+ years engineering at a tech company and independently — working at the intersection of serious backend infrastructure and modern agentic AI. Backend: FastAPI, Django, Node.js, PostgreSQL, Redis, WebSockets, AWS, Docker. AI: LangGraph agents, Corrective RAG, vector search, OpenAI, Anthropic, Gemini. Shipped results: → 40% accuracy boost via CRAG pipeline → 70% DB load cut with Redis Write-Behind caching → AI meeting assistant for 60+ min recordings Reliable systems, clean code, real outcomes. Let's build.

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