Ich werde Chatgpt oder Claude AI in deine App oder Webseite integrieren

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Ananthakrishnan
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Möchtest du KI zu deiner App hinzufügen, ohne eine fragile, halb funktionierende Demo? Ich integriere ChatGPT, Claude und andere LLMs in dein bestehendes Produkt oder Backend, mit sauberem, getestetem, produktionsfertigem Code.

Ich bin Backend- und KI-Ingenieur mit über 5 Jahren Erfahrung. Ich habe eine vollständige RAG-Plattform eigenhändig auf FastAPI und pgvector gebaut, KI-Funktionen mit Tool-Calling und Sicherheitsmaßnahmen bereitgestellt und LLM-Kosten um bis zu 90 % gesenkt durch Prompt-Caching, damit deine Funktion günstig bleibt.

Was du bestellen kannst:

  • Basic: eine LLM-Funktion (Textgenerierung, Zusammenfassung, Q&A, Klassifikation oder Chat-Endpunkt), in deine App integriert und getestet.
  • Standard: ein RAG-Assistent, der auf deinen eigenen Daten basiert, mit Vektor-Suche und Konversationsspeicher.
  • Premium: ein produktiver KI-Agent mit Tool-Calling auf deine APIs, strukturierten Ausgaben, Streaming und Sicherheitsmaßnahmen.

Funktioniert mit Python (FastAPI), Java (Spring Boot), Node und den meisten Stacks. Zusätze für zusätzliche Funktionen und Prioritäts-Support sind verfügbar.

Schreib mir vor der Bestellung mit deinem Stack und was du möchtest, dass die KI tut, und ich bestätige den Umfang und das passende Paket. Schnelle Antworten, klare Kommunikation, saubere Übergabe.

Lerne Ananthakrishnan kennen

Ananthakrishnan

Backend and AI Engineer specializing in LLM, RAG, and Deployment

  • AusVereinigte Staaten
  • Mitglied seitAug. 2026
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde
  • Sprachen

    Englisch, Malayalam, Tamil, Hindi, Arabisch
Backend & AI engineer, 5+ years shipping production systems. I add AI to existing apps: LLM features, RAG assistants grounded in your data, and tool-calling agents that take real actions (Claude, GPT-4o, FastAPI, Spring AI). I also deploy apps end-to-end with Docker, CI/CD, Terraform, and AWS. Recent work: built a full RAG research platform solo on FastAPI + pgvector, cut LLM costs ~90% with prompt caching, and ran enterprise microservices on AWS ECS Fargate. Clean, tested, documented code and clear communication. Message me before ordering so I can scope your project and confirm fit.

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