Ich entwickle fortschrittliche AI-Agenten mit LangGraph, LangChain und FastAPI


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Über diesen Service
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Suchst du nach einem leistungsstarken Backend oder einer innovativen AI-Anwendung? Du bist hier genau richtig.
Ich baue produktionsbereite Backend-Systeme und intelligente AI-Agenten mit den fortschrittlichsten Frameworks der Branche: Python, FastAPI, LangChain und LangGraph. Ob du eine blitzschnelle REST API oder ein komplexes Multi-Agent RAG-System brauchst, ich liefere sauberen, skalierbaren und vollständig dokumentierten Code.
Was ich anbiete:
High-Performance FastAPI Entwicklung: Async-Programmierung, Pydantic v2 Validierung, WebSockets und nahtlose Datenbankintegration.
Fortschrittliche RAG Pipelines: Angepasste Ingestion-Engines (PDFs, Dokumente, Web Scraping) verbunden mit Vektor-Datenbanken (Pinecone, Chroma, Weaviate) für kontextbewusste, präzise LLM-Antworten.
LangChain & LangGraph Orchestrierung: Über einfache Chains hinaus in zustandsbehaftete, zyklische Multi-Agent-Systeme, die reasoning, Tools nutzen und komplexe Workflows ausführen können.
Warum du mich wählen solltest?
Produktionsbereiter Code: Skalierbare Architektur für den echten Einsatz.
Saubere Architektur: Gut strukturierte, kommentierte und wartbare Codebasen.
Schnelle Lieferung: Optimierte Entwicklungszyklen, um dein Produkt schnell auf den Markt zu bringen.
Mein technischer Stack:
Python 3.12+ | FastAPI | LangChain | LangGraph
Lerne Rizwan Mughal kennen
Think, Build, Launch I do not just code, I create digital experiences
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- AusPakistan
- Mitglied seitMai 2020
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung2 Tage
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FAQ
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Was ist der Unterschied zwischen LangChain und LangGraph?
LangChain ist hervorragend geeignet, um lineare, schrittweise Abläufe (Chains) von LLM-Aktionen zu erstellen. LangGraph erweitert dies, indem es zyklische, zustandsbehaftete Multi-Agenten-Systeme ermöglicht. Das bedeutet, die AI kann Schleifen bilden, sich selbst korrigieren, reasoning durchführen und mit anderen spezialisierten Agenten zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen.
Was muss ich bereitstellen, um mit einer RAG-Pipeline zu starten?
Du musst die Datenquellen angeben, die die AI abfragen soll (wie PDFs, Textdateien, Notion-Links oder Webseiten) und Zugriff auf deinen bevorzugten LLM-Anbieter (wie OpenAI oder Anthropic). Ich kümmere mich um das Datenparsing, die Ingestion, die Embedding-Erstellung und die Einrichtung der Vektor-Datenbank.
Warum verwendest du FastAPI statt anderer Python-Frameworks wie Django oder Flask?
FastAPI ist standardmäßig asynchron, was es unglaublich schnell und effizient macht bei hoher gleichzeitiger Nutzung, z.B. bei AI-Streaming-Antworten und parallelen API-Anfragen. Es bietet auch automatische Pydantic-Datenvalidierung und sofortige, interaktive Swagger-Dokumentation.
Können deine AI-Agenten mit externen Tools und Datenbanken interagieren?
Ja, absolut. Mit LangGraph und LangChain kann ich deine AI-Agenten mit spezifischen Tools ausstatten. Das ermöglicht ihnen, eigenständig Google-Suchen durchzuführen, SQL/NoSQL-Datenbanken abzufragen, benutzerdefinierten Python-Code auszuführen oder sich mit beliebigen Drittanbieter-REST-APIs zu verbinden, um Echtzeitdaten abzurufen.
Hilfst du bei der Bereitstellung des Backends oder des AI-Systems?
Meine Pakete beinhalten hauptsächlich den vollständigen, produktionsbereiten Quellcode und die Setup-Dokumentation. Ich kann dir aber auch bei der Deployment auf Cloud-Plattformen wie AWS, GCP, DigitalOcean oder Hetzner als zusätzliche individuelle Erweiterung helfen. Schreib mir einfach, um deine Server-Setup zu besprechen!
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C carmengonzalez3

Großbritannien
Rizwan has helped me in product analysis and also implement a mvp version of ai chatbot i will work with him again, 100% recommended for ai services.
Bis zu 50 $
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