Leistung
LLM-Agenten und RAG-Pipelines auf Basis Ihrer Daten
Ein Modell, das aus dem Gedächtnis schreibt, ist schnell und leise falsch. Ich baue LLM-Systeme, die zuerst die richtigen Stellen in Ihren eigenen Dokumenten finden, das Ergebnis bewerten, bevor etwas Teures läuft, und weiterarbeiten, wenn ein Anbieter ausfällt.
Projekt besprechen →Was Sie bekommen
- Einlesen Ihrer Dokumente, PDFs und Bücher in einen Suchindex
- Antworten und Skripte nur aus gefundenen Textstellen
- Qualitätsprüfung vor kostenpflichtiger Generierung und Kostenprotokoll je Aufruf
- Mehrere LLM- und TTS-Anbieter mit automatischem Fallback
Wo ich das schon umgesetzt habe
KI-Pipeline · RAGAI Video StudioAus einer Bücherbibliothek erstellt das System selbstständig ein vertontes, illustriertes Video.8 Stufen, kein manueller Schritt1 Qualitätsprüfung vor kostenpflichtiger GenerierungPersönliches Tool · LLMJobHunterEin persönlicher Trainer für die Jobsuche: Sprach-Probeinterviews, ein Lernkurs mit KI-Mentor und ein Job-Feed, der die lohnenden Stellen auswählt.6+ Quellen in einem Feed0–100 nachvollziehbare Bewertung für jede Ausschreibung
Fragen
- Welche Modelle nutzen Sie?
- OpenAI, Anthropic Claude, Gemini und Together, in den Einstellungen umschaltbar; die Pipeline hängt nicht von einem Anbieter ab.
- Kann das ganz ohne Menschen laufen?
- Ja. Eine meiner Pipelines geht in 8 Stufen ohne manuellen Schritt von einer Bücherbibliothek zum veröffentlichten Video.