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Ich werde einen sicheren LLM-Agenten mit Guardrails entwerfen und bauen
JongChul L
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich entwerfe und baue LLM-Agenten für Kundensupport, internes Wissen und regulierte Bereiche wie Gesundheitswesen und Finanzen, wo falsche Antworten echte Kosten verursachen.
Was ich entwerfe:
- Intent-Klassifikation und Sicherheitsgateways, die vor dem LLM laufen
- Retrieval (RAG) mit Kategorisierung. Wenn keine Quelle gefunden wird, antwortet der Agent nicht
- Explizite Dialogzustände, mit Übergabe an einen menschlichen Agenten
- Evaluation: Regressionstestset, Pass/Fail-Gates in CI, Coverage-Bericht
Modelle: API-Modelle (GPT, Claude) oder On-Premise-Modelle, die mit vLLM bereitgestellt werden.
Pakete:
- Basic: Überprüfung deines aktuellen Designs, schriftlicher Bericht mit Verbesserungen
- Standard: vollständiges Design-Dokument und Evaluationsplan mit Testset
- Premium: Design, funktionierendes MVP, Regressionstestsuite und Evaluationsbericht
So arbeiten wir: schriftlich. Schick dein Anwendungsfall, Datenquellen und Modellwahl vor der Bestellung. Alles wird als Dateien geliefert, die dein Team behalten kann.
Nicht enthalten: Modell-Feinabstimmung, Produktion-Hosting.
Lerne JongChul L kennen
JongChul L
Head of AI RD Center
- AusSüdkorea
- Mitglied seitOkt. 2026
Sprachen
Koreanisch
I have spent about 30 years building telecom software, including network protocols, VoIP, IMS, and SIP systems. Currently, I lead the AI R&D Center at UANGEL, where I design carrier-grade systems that integrate LLMs and speech AI under strict telecom constraints. I specialize in voice AI, real-time communication, and cloud-native MLOps.
Automatische Übersetzung
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich KI-Entwicklung
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du mit unserem bestehenden Chatbot arbeiten?
Ja. Basic überprüft dein aktuelles Setup. Standard und Premium überarbeiten oder erweitern es.
Welche Modelle unterstützt du?
API-Modelle (GPT, Claude) und offene Modelle, die auf deinen eigenen GPUs mit vLLM laufen. Feinabstimmung ist nicht enthalten.
Wie misst du die Qualität?
Mit einem Regressionstestset, das aus deinen echten Fragen erstellt wurde. Jede Version wird damit getestet, mit vereinbarten Pass/Fail-Schwellenwerten.
