AI-Lösungen für ein reales Produkt
Ich integriere AI in ein bestehendes Produkt: LLM-Integrationen (OpenAI, Anthropic), RAG auf Ihren Dokumenten, TTS (StyleTTS2) und Hörbuch-Pipelines, Workflow-Automatisierung und eine Next.js-UI. Über 11 Jahre Softwareauslieferung – das Modell ist ein Schritt, nicht das Produkt.
- Chatbots und Assistenten mit OpenAI / Anthropic – an Ihre Daten und Tools angebunden
- RAG-Pipelines statt eines generischen Chatbots mit Logo
- Text-to-Speech (StyleTTS2) und Hörbucherstellung, wenn das Produkt Audio ist
- Ein Mensch bestätigt alles, was Geld ausgibt oder in das führende System schreibt
So würde ich ein Modell ergänzen
01
Einen Dokumenttyp oder eine Ticket-Queue auswählen. Die erlaubte Aktion des Modells benennen.
02
Retrieval, Tools und Audit-Trail. Keine stillen Schreibvorgänge.
03
Hinter einem Feature-Flag ausliefern. Messen. Danach ein zweiter Workflow.
Ein Chatbot erzeugt Text. Ein Agent ruft Tools auf. Ich überlasse einem Modell nicht die Kasse. Geld, Löschvorgänge und Rechtstexte bleiben hinter einer menschlichen Bestätigung.
In der Regel nicht. Der wertvolle Teil sind die Pipeline und die UI in Ihrem bestehenden Produkt.
Senden Sie die Einschränkung und den ersten Schritt. Ich antworte mit der kleinsten Version, die ich ausliefern würde – und mit dem, was ich ablehnen würde.
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