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Ich baue maßgeschneiderte RAG AI-Agenten
Ahmad
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Willst du Support oder Datenabruf mithilfe kontextbewusster AI automatisieren? Statische Chatbots sind tot. Dein Unternehmen braucht einen intelligenten, einsatzbereiten RAG AI-Agenten.
Als AI Automation Engineer entwickle ich zustandsbehaftete AI-Systeme, die Aktionen sicher basierend auf deinen proprietären Daten ausführen.
️ Was ich mache:
- Maßgeschneiderte RAG-Pipelines: PDFs, Menüs und Webinhalte mit Supabase oder Pinecone an LLMs anschließen.
- Gatekeeper-Logik: Systeme ohne Halluzinationen bauen, die strikt an deinen Kontext gebunden sind.
- Workflow-Orchestrierung: Robuste Backend-Automatisierung mit n8n, Flowise, LangChain und LangGraph.
- Intelligentes Web Scraping: Live-Datenerfassung mit Firecrawl und Apify.
- Human-in-the-Loop: Systeme, die sensible Anfragen (Rückerstattungen/Streitfälle) pausieren und an Menschen weiterleiten.
Tech Stack: LangChain, LangGraph, Google ADK, n8n, Flowise.
Fallstudie: RAG-Agent für Zakiya Foods
- Herausforderung: Komplexe Anfragen zu Rezepten und Zutaten ohne Halluzinationen bearbeiten.
- Lösung: Ein n8n + Supabase RAG-Pipeline mit strenger Gatekeeper-Logik aufgebaut.
- Ergebnis: 24/7 präziser Support ohne Halluzinationen.
Lerne Ahmad kennen
Ahmad
AI AGENT DEVELOPER
- AusPakistan
- Mitglied seitMai 2026
Sprachen
Urdu, Englisch
I am a Bachelor of Science in Artificial Intelligence (BSAI) student with a growing passion for data analytics and problem-solving. I have gained hands-on experience in AI Agent development,N8N,RAG, Python, SQL, Excel, Tableau, which I use to analyze data and build useful projects.
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Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Chatbot-Entwicklung
FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist ein RAG AI-Agent und wie unterscheidet er sich von einem normalen Chatbot?
Ein Standard-Chatbot basiert nur auf dem allgemeinen Wissen, auf dem er trainiert wurde, was oft zu "Halluzinationen" (Erfindung falscher Antworten) führt. Ein RAG (Retrieval-Augmented Generation) AI-Agent verbindet sich direkt mit deinen eigenen Datenquellen (wie deinen PDFs, Website-Links oder Datenbanken). Bevor er antwortet, greift er auf diese Quellen zu.
Was meinst du mit "Gatekeeper-Logik" oder AI Guardrails?
Gatekeeper-Logik ist ein spezieller Sicherheitsrahmen, den ich in den Workflow integriere (mit n8n/Flowise). Sie wirkt als Filter, der eingehende Kundenanfragen und ausgehende AI-Antworten bewertet. Wenn ein Nutzer etwas außerhalb des Rahmens fragt oder versucht, die AI zu täuschen, blockiert der Gatekeeper die Eingabe. Das garantiert
Kann der AI-Agent Multi-Modal-Eingaben wie Bilder oder Sprache verarbeiten?
Ja! Mit fortschrittlichen Frameworks wie Google ADK (Agent Development Kit) und LangChain kann ich Multi-Agenten-Systeme entwerfen, die Multi-Modal-Streaming unterstützen. Das bedeutet, dein Agent kann Text, Bilder (wie Quittungen oder Produktfotos) und sogar Datenströme verarbeiten, je nach Bedarf.
Was ist "Human-in-the-Loop"-Integration?
Es ist ein Fail-Safe-System für deine Geschäftsprozesse. Für 90 % der Standardanfragen übernimmt die AI die Antwort automatisch. Wenn jedoch ein Kunde eine sensible Angelegenheit auslöst – wie eine komplexe Rückerstattungsstreitigkeit oder eine Stornierung – pausiert die LangGraph-Statusmechanik automatisch die AI und leitet die Anfrage an einen Menschen weiter.
Welche Vektor-Datenbank verwendest du und muss ich dafür bezahlen?
Ich nutze hauptsächlich Supabase Vector Store oder Pinecone. Supabase ist sehr effizient, sicher und bietet eine großzügige kostenlose Stufe, die perfekt für kleine bis mittelgroße Unternehmen ist. Solange dein Datenvolumen nicht riesig ist (Millionen von Zeilen), musst du für die Vektor-Datenbank keine zusätzlichen Kosten bezahlen.
