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Ich werde individuelle KI-Anwendungen bauen, LLM-Integrationen und RAG-Pipelines entwickeln
Trinh Trong
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Hör auf, für einfache ChatGPT-Wrapper zu bezahlen. Investiere in Enterprise AI!
Ich schreibe nicht nur Skripte; ich konzipiere robuste, hoch skalierbare AI-Pipelines ohne Halluzinationen, die deine komplexen Workflows automatisieren.
Was ich anbiete:
- Fortschrittliche LLM-Integrationen: Top-Modelle (GPT-5, OpenAI o-series, Claude 4, Gemini 2.5 oder fortschrittliche Open-Source-Modelle wie Llama 4) via hoch optimierte, asynchrone Python-APIs einbetten.
- Enterprise Multimodal RAG: Stoppt AI-Halluzinationen. Ich baue maßgeschneiderte Retrieval-Augmented Generation Systeme (mit Redis/Pinecone). Dein AI wird mit 100% Genauigkeit nur auf deine privaten Daten zugreifen, indem es riesige PDFs, CSVs und komplexe technische Diagramme parst.
- Autonome AI-Agenten: Ich entwickle intelligente Workflows (LangChain, LangGraph), die echte Aktionen ausführen. Vom Web-Browsing und Code-Ausführung bis hin zu Datenbankinteraktionen, um deine täglichen Abläufe vollautomatisch zu gestalten.
Warum du mich wählen solltest? Mit einer soliden Grundlage in Deep Learning und Computer Vision (PyTorch/TensorFlow) verstehe ich die Mathematik hinter den Modellen. Erwarte sauberen, sicheren und produktionsbereiten Python-Code.
WICHTIG: Bitte schreibe mir VOR der Bestellung, damit wir die perfekte technische Lösung für deinen genauen Anwendungsfall konzipieren können!
Lerne Trinh Trong kennen
Trinh Trong
AI Engineer
- AusVietnam
- Mitglied seitMai 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Vietnamesisch, Englisch
I am an AI Engineer specializing in Computer Vision and LLMs with a robust algorithmic foundation. I have built GPT-2 from scratch and mastered fine-tuning SOTA models like Transformers, YOLO, and CLIP. My high adaptability and rapid self-learning capabilities allow me to master new technologies over a single weekend and deploy them immediately into active projects.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Muss ich meine eigenen API-Schlüssel (OpenAI/Gemini) bereitstellen?
Ja, für Deployment und umfangreiche Tests musst du deine eigenen API-Schlüssel bereitstellen. Falls du sie noch nicht hast, kann ich dich Schritt für Schritt anleiten, wie du sie sicher generierst.
Welche Dateitypen kann dein RAG-System verarbeiten?
Ich kann Datenpipelines bauen, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu verarbeiten, inklusive PDFs, CSVs, TXT, JSON und sogar Live-Websites zu scrapen, um sie in das AI einzuspeisen.
Kann dein AI Bilder, Diagramme oder technische Zeichnungen verarbeiten, nicht nur Text?
Absolut. Ich spezialisiere mich auf Multimodal AI. Mit fortschrittlichen Vision-Modellen und modernen Dokumenten-Parsing-Algorithmen kann ich Systeme bauen, die komplexe Montagezeichnungen, Diagramme und gescannte PDFs verstehen und in umsetzbare Daten umwandeln.
Wie schnell ist das RAG-System? Ich habe Gigabytes an unstrukturierten Daten und brauche niedrige Latenz.
Performance hat bei mir Priorität. Ich optimiere Vector-DB-Architekturen (wie Redis) und setze effiziente Chunking- und Indexierungsstrategien um. So wird eine hochpräzise Abfrage mit Unter-Sekunden-Latenz gewährleistet, egal wie groß dein Dataset ist.
Kannst du den AI-Agenten direkt in mein bestehendes Backend/Software integrieren?
Ja. Ich schreibe nicht nur Skripte; ich baue robuste APIs (mit FastAPI/Flask), die sicherstellen, dass die AI-Pipeline nahtlos und sicher mit deiner aktuellen Systemarchitektur verbunden wird.
