Erhalten Sie einen produktionsreifen KI-Agenten, der von LangChain, LangGraph und Ihrer Wahl von OpenAI oder einem lokalen Open-Source-LLM angetrieben wird – komplett mit Quellcode, Dokumentation und einem funktionierenden Frontend.
Ich werde benutzerdefinierte KI-Agenten und RAG-Anwendungen erstellen
Ein funktionierender KI-Agent, integriert mit Ihrem gewählten LLM, mit Authentifizierung und Quellcode – die wesentliche Grundlage.
- AI LLM Modellintegration (OpenAI API oder lokales LLM wie LLaMA 3 / Mistral)
- Benutzerauthentifizierung enthalten
- FastAPI-Backend-Setup
- Frontend in React.js / Tailwind oder Streamlit
- Vollständiger Quellcode übergeben
- Einrichtungsdokumentation enthalten
Alles in Starter plus eine Retrieval-Augmented Generation Pipeline, damit Ihr Agent über Ihre eigenen Dokumente und Daten nachdenkt.
- Alle Funktionen der Starter-Stufe enthalten
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipeline, die auf Ihren Dokumenten oder Ihrer Wissensdatenbank basiert
- Vektor-Store-Integration für genaue Echtzeit-Antworten
- FastAPI-Backend mit RAG-Endpunkten
- 2 Überarbeitungsrunden
- Vollständiger Quellcode und Dokumentation
Die Komplettlösung: RAG-, CRM- oder Datenbankintegration und eine voreingestellte Konversationsreise für geführte, geschäftsreife Interaktionen.
- Alle Funktionen der RAG Agent-Stufe enthalten
- CRM- oder Datenbankintegration für Live-Datenzugriff
- Voreingestellter Konversationsverlauf für strukturierte Benutzerinteraktionen
- Multi-Agenten- oder erweiterter LangGraph-Workflow, wo zutreffend
- 3 Überarbeitungsrunden
- Vollständiger Quellcode, Bereitstellungsanleitung und Dokumentation
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Wichtige Details zu diesem Service, um dir bei deiner Entscheidung zu helfen. Generiert von Zinn Hub, nicht vom Verkäufer.
Wertposition
KI-Framework-Stack
LLM-Flexibilität
RAG-Verfügbarkeit
Frontend-Support
Was Sie erhalten
Vollständige Beschreibung
Wenn Ihr Unternehmen einen intelligenten KI-Agenten benötigt, der tatsächlich funktioniert – einen, der Fragen beantwortet, Informationen aus Ihren eigenen Daten abruft, Workflows automatisiert oder Kundenkonversationen abwickelt – dann ist dies der richtige Service für Sie.
Entwickelt von einem Full-Stack-KI-Ingenieur mit Sitz in London, wird jede Lösung kundenspezifisch mit LangChain, LangGraph, LangSmith und FastAPI entwickelt. Egal, ob Sie die OpenAI API verwenden oder alles privat mit einem lokalen Open-Source-Modell wie LLaMA 3 oder Mistral halten möchten, Ihr Agent wird genau nach Ihren Anforderungen konfiguriert.
**Was Sie erhalten:**
Jedes Engagement umfasst einen vollständig funktionierenden KI-Agenten, der mit Ihrem gewählten LLM integriert ist, Benutzerauthentifizierung, vollständigen Quellcode und Setup-Dokumentation. Je nach ausgewähltem Paket kann Ihre Lieferung auch eine Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipeline enthalten, die auf Ihren eigenen Dokumenten trainiert ist, eine voreingestellte Gesprächsabfolge für geführte Interaktionen und eine vollständige CRM- oder Datenbankintegration.
Die Frontend-Bereitstellung ist in React.js mit Tailwind CSS oder als Streamlit-Schnittstelle verfügbar – je nachdem, was zum Stack Ihres Teams passt. Das Backend wird über eine FastAPI-Anwendung bereitgestellt, die auf Ihrem eigenen Server oder Ihrer Cloud-Plattform eingesetzt werden kann.
**So funktioniert der Prozess:**
Nachdem Sie Ihre Bestellung aufgegeben haben, teilen Sie uns einfach Ihre Anforderungen, Ihr bevorzugtes LLM (OpenAI oder lokal) und alle Daten oder Dokumente mit, mit denen der Agent arbeiten soll. Eine klare, direkte Kommunikation erfolgt über den Bestell-Chat. Sie erhalten regelmäßige Updates, und Überarbeitungen sind in jeder Stufe enthalten. Sollte vor Arbeitsbeginn etwas geklärt werden müssen, werden Sie umgehend kontaktiert.
**Für wen das ist:**
Dieser Service ist ideal für Start-ups und etablierte Unternehmen, die KI-gestützten Kundensupport, interne Wissensdatenbank-Agenten oder intelligente Automatisierung wünschen – ohne die Komplexität der KI-Infrastruktur selbst verwalten zu müssen. Er eignet sich für technische Gründer, die sauberen, übergabebereiten Quellcode wünschen, sowie für nicht-technische Teams, die einfach eine funktionierende Lösung mit verständlicher Dokumentation benötigen.
**Warum mit diesem Verkäufer zusammenarbeiten:**
Zinn Digital ist ein in London ansässiges KI-Ingenieurbüro, das sich End-to-End auf generative KI, benutzerdefinierte Chatbots, RAG-Systeme und Multi-Agenten-LangGraph-Workflows spezialisiert hat. Jedes Projekt wird mit vollständigem Quellcode geliefert – Sie besitzen, wofür Sie bezahlen. Lösungen werden entwickelt, um sich in reale Geschäftssysteme zu integrieren, nicht nur um einen Proof of Concept zu demonstrieren.
Zinner Qualitätsgarantie
Jeder Zinner wird überprüft und genehmigt, bevor er die Plattform beitritt.
Alle Dienstleistungen sind durch unser Qualitätssicherungsversprechen abgedeckt.
Ihre Zahlung ist geschützt, bis Sie die erbrachte Arbeit genehmigen.
Pakete vergleichen
| Funktion | Starter KI-Agent | RAG-Agent | Vollständiges KI-System |
|---|---|---|---|
| Lieferzeit | 7 Tage | 14 Tage | 21 Tage |
| Überarbeitungen | 1 | 2 | 3 |
| Integration von KI-LLM-Modellen (OpenAI API oder lokales LLM wie LLaMA 3 / Mistral) | ✓ | ✕ | ✕ |
| Benutzerauthentifizierung inklusive | ✓ | ✕ | ✕ |
| FastAPI Backend-Einrichtung | ✓ | ✕ | ✕ |
| Frontend in React.js / Tailwind oder Streamlit | ✓ | ✕ | ✕ |
| Vollständiger Quellcode übergeben | ✓ | ✕ | ✕ |
| Setup-Dokumentation enthalten | ✓ | ✕ | ✕ |
| Alle Starter-Tier-Funktionen enthalten | ✕ | ✓ | ✕ |
| Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipeline basierend auf Ihren Dokumenten oder Wissensdatenbank | ✕ | ✓ | ✕ |
| Vektorspeicherintegration für genaue Echtzeit-Antworten | ✕ | ✓ | ✕ |
| FastAPI-Backend mit RAG-Endpunkten | ✕ | ✓ | ✕ |
| 2 Überarbeitungsrunden | ✕ | ✓ | ✕ |
| Vollständiger Quellcode und Dokumentation | ✕ | ✓ | ✕ |
| Alle RAG Agent Tier-Funktionen enthalten | ✕ | ✕ | ✓ |
| CRM- oder Datenbankintegration für Live-Datenzugriff | ✕ | ✕ | ✓ |
| Voreingestellte Konversationsreise für strukturierte Benutzerinteraktionen | ✕ | ✕ | ✓ |
| Multi-Agenten- oder erweiterter LangGraph-Workflow, wo zutreffend | ✕ | ✕ | ✓ |
| 3 Überarbeitungsrunden | ✕ | ✕ | ✓ |
| Vollständiger Quellcode, Bereitstellungsanleitung und Dokumentation | ✕ | ✕ | ✓ |
Portfolio
Beispiele für die Arbeit des Verkäufers im Zusammenhang mit diesem Zinn.
Benutzerdefinierte KI-Agenten und RAG-Anwendungen erstellen
Benutzerdefinierte KI-Agenten und RAG-Anwendungen erstellen
Zusätzliche Informationen
Warum mich wählen
Tools, die ich verwende
Perfekt für
Häufig gestellte Fragen
Ein KI-Agent ist ein intelligentes Programm, das Fragen beantworten, Informationen abrufen, sich wiederholende Arbeitsabläufe automatisieren oder Kundeninteraktionen abwickeln kann – alles gesteuert durch ein KI-Sprachmodell. Es kann von der OpenAI API (cloudbasiert) oder einem lokalen Open-Source-Modell wie LLaMA 3 oder Mistral für vollständigen Datenschutz betrieben werden.
Die OpenAI API wird in der Cloud gehostet, ist schnell und erfordert einen API-Schlüssel – Ihre Daten werden auf den Servern von OpenAI verarbeitet. Ein lokales LLM (wie LLaMA 3, Mistral oder Vicuna) läuft auf Ihrem eigenen Rechner oder privaten Server, was bedeutet, dass keine Daten Ihre Umgebung verlassen und keine laufenden API-Kosten anfallen. Die richtige Wahl hängt von Ihren Datenschutzanforderungen und Ihrer Infrastruktur ab.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) kombiniert eine vektorbasierte Suche über Ihre eigenen Dokumente mit einem generativen KI-Modell. Anstatt dass die KI rät oder halluziniert, ruft sie genaue Informationen direkt aus Ihrer Wissensdatenbank ab, bevor sie eine Antwort generiert. Dies ist essentiell für Kundenservice-Agenten, interne FAQs und jedes Szenario, in dem Genauigkeit wichtig ist.
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Ja. Das Backend ist mit FastAPI erstellt und kann auf Ihrem eigenen Server oder einer Cloud-Plattform bereitgestellt werden, wodurch der Agent über eine Webanwendung oder einen API-Endpunkt zugänglich ist. Die Stufe Full AI System enthält standardmäßig Bereitstellungsleitfäden.
Ja – der vollständige Quellcode ist in jeder Stufe enthalten. Sie erhalten vollständiges Eigentum an allem produzierten Code sowie Setup-Dokumentation, damit Ihr Team ihn unabhängig verwalten, erweitern oder ändern kann.
Überarbeitungen sind wie in jedem Paket angegeben enthalten (1 für Starter, 2 für RAG Agent, 3 für Full AI System). Eine Überarbeitung umfasst Anpassungen der gelieferten Arbeit basierend auf Ihrem ursprünglichen Briefing. Wesentliche Änderungen des Umfangs, die über die vereinbarten Anforderungen hinausgehen, würden als neue Anfrage behandelt und über den Bestell-Chat besprochen.
Frontends können in React.js mit Tailwind CSS, einfachem HTML/CSS/JavaScript oder Streamlit erstellt werden – je nach Ihren Präferenzen und der Komplexität der benötigten Benutzeroberfläche. Dies wird während der ersten Anforderungsbesprechung bestätigt.
Kundenbewertungen
Sehen Sie, was unsere Kunden über dieses Zinn sagen
Ein ausgezeichneter Fachmann, er hat mich bei mehreren weiteren Projekten unterstützt.
Es war mir wirklich eine Freude, mit Syed zusammenzuarbeiten. Er hat meine Anforderungen nicht nur klar verstanden, sondern das Projekt auch pünktlich und mit außergewöhnlicher Qualität geliefert. Während des gesamten Prozesses war er geduldig, aufmerksam und empfänglich für jede Änderung, die ich angefordert habe. Seine Kommunikation war ausgezeichnet, und er stellte stets sicher, dass ich in jeder Phase der Arbeit zufrieden war. Syed zeigte Professionalität, eine starke Arbeitsmoral, Liebe zum Detail und eine großartige Problemlösungsfähigkeit. Ich war beeindruckt von seinem Engagement und seiner Entschlossenheit, herausragende Ergebnisse zu liefern. Ich würde Syed jedem wärmstens empfehlen, der einen zuverlässigen und qualifizierten Fachmann einstellen möchte.
Syed hat bei einem RAG hervorragende Arbeit geleistet. Er war äußerst aufmerksam, präzise und stellte immer sicher, die Anforderungen vollständig zu verstehen, bevor er fortfuhr. Die Kommunikation war während des gesamten Projekts reibungslos und professionell. Sehr empfehlenswert – ich würde definitiv wieder mit ihm zusammenarbeiten!
Zain lieferte ein außergewöhnliches MVP für die CareAs AI-Plattform. Er erfüllte alle Meilensteine 1 bis 4 exakt nach den Akzeptanzkriterien und behob sogar Punkte, die ich übersehen hatte. Er baute ein starkes FastAPI-Backend, eine zuverlässige RAG-Pflegeplan-Engine mit Zitaten, klinischen Regelprüfungen und eine saubere React-Benutzeroberfläche mit 22 Seiten. Die Azure-Bereitstellung verlief reibungslos mit CI/CD, Blob Storage, sicheren Konfigurationen und Modellwechsel. Die Kommunikation war klar, er demonstrierte oft, löste Probleme schnell und verstand die Bedürfnisse von britischen Pflegeheimen und CQC. Professionell, kompetent, und ich freue mich, wieder mit ihm an zukünftigen Funktionen zu arbeiten.
Ich liebe die Zusammenarbeit mit ihm.
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