Ich werde AI-Agenten, RAG-Systeme, AI SaaS Webanwendung, AI Softwareentwickler entwickeln

Wenn deine AI-Funktion in einer Demo funktioniert. In der Produktion scheitert sie. Echte Nutzer, gleichzeitige Anfragen, sensible Daten – genau hier scheitern Demo-Versionen.

Ich entwerfe und implementiere production-grade RAG-Chatbots und AI-Agenten für Startups und Engineering-Teams, die ihre AI skalieren wollen.

Meine Builds kombinieren LangGraph-Orchestrierung, FastAPI-Backends, Vektor-Datenbankabfragen (Qdrant, pgvector, Pinecone, LanceDB) und AWS für Deployment mit Docker, Kubernetes und Terraform, je nach Skalierung, in containerisierte, getestete und cloud-deployte Systeme, die nicht zusammengepfuscht und übergeben werden.

Jedes System beinhaltet hybride Suche mit Reranking für präzise RAG-Ergebnisse, strukturierte Ausgaben, Rate Limiting und Observability

Ich liefere:

1. RAG-Pipeline: Dokumentenaufnahme, Chunking, hybride Abfrage, Reranking, LLM-Generierung
2. AI-Agent: LangGraph-basierter Agent mit Planung, Multi-Step-Reasoning, Tool-Calling, Speicher, Human-in-the-Loop, wo nötig
3. Backend-API: FastAPI, asynchron, Auth, Rate Limiting, Pydantic-validierte Schemas
4. Deployment: AWS-Cloud-Deployment mit vollständiger Infrastruktur-als-Code CI/CD-Pipeline und Deployment-Dokumentation
5. Observability: LLM-Trace-Logging zur Überwachung der Modellleistung