RAG und LLM Integration

KI-Chatbot und RAG-Entwicklung für echte Produktanwendungen

Ich entwickle KI-Assistenten, RAG-Workflows, LLM-Integrationen und Chatbot-Oberflächen, die mit echten Inhalten, Dokumenten, Produktdaten oder internen Prozessen verbunden sind.

Der Fokus liegt nicht auf einer Demo, sondern auf einer verlässlichen Produktfunktion: Retrieval, Datenfluss, UX, Backend/API, Guardrails und Rollout.

Leistungen für unterschiedliche Projektphasen.

Je nach Projektphase kann die Zusammenarbeit mit Architektur, KI-Integration, Full-Stack Umsetzung oder technischer Produktführung beginnen.

Geeignet für

  • Produktdaten oder Dokumente durchsuchbar machen
  • Experteninhalte in einen Assistenten integrieren
  • Interne Workflows mit LLMs unterstützen
  • Bestehende Webplattform um KI-Funktionen erweitern
  • Einen Prototypen produktionsreif machen

Lieferumfang

  • Daten- und Retrieval-Konzept
  • Vector Search / pgvector Integration
  • Assistenten-UX
  • Backend/API Integration
  • Guardrails, Fallbacks und Rollout-Plan

Senior Engineering, Produktarchitektur und praktische KI-Integration.

Markus ist CTO und Mitgründer von Tinni-Care, hat Frontend Lead Arbeit in einem Apple-Partner-Umfeld geleistet und arbeitet seit 2018 selbstständig in der Softwareentwicklung.

Nächster Schritt

Projekt kurz beschreiben?

Ein paar konkrete Details reichen für den Start: Produkt, aktueller Stand, Stack, Timeline und die erwartete Rolle.