Ik bouw aangepaste ai-agenten met crewai en fastapi
Over deze dienst
Automatische vertaling
Wil je aangepaste AI-agenten, zero-hallucination RAG-pijplijnen of production-ready FastAPI-backends integreren in je app?
Ik ben gespecialiseerd in het ontwerpen van autonome LLM-workflows en veilige API-datagates met Python, CrewAI, LangChain en ChromaDB.
Wat ik voor je kan bouwen:
- Multi-agent workflows: AI-pijplijnen met meerdere rollen (CrewAI/LangGraph) die complexe taken en datalussen automatiseren.
- Zero-Hallucination RAG-systemen: Veilige bedrijfskennisbanken met ChromaDB en strikte context-trapping guardrails.
- High-speed FastAPI-gateways: Asynchrone, type-veilige API-eindpunten gebouwd met Pydantic V2 om inputs te valideren en LLMs veilig te verbinden.
- Multi-LLM orkestratie: Integratie met OpenAI (GPT-4o), Claude en lokale vectorindexering.
Waarom met mij werken?
- Schoon, production-ready Python-code met duidelijke commentaar.
- Focus op databeveiliging, zero-hallucination grenzen en token-efficiëntie.
- Zelfdocumenterende OpenAPI (Swagger UI) eindpunten voor eenvoudig testen.
Laten we jouw AI-idee omzetten in een schaalbare pijplijn. Stuur me een bericht met je projectdetails voordat je een bestelling plaatst!
Maak kennis met Vaishnavi
AI Engineer specializing in CrewAI, RAG, and FastAPI
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindsjan 2025
- Gem. reactietijd2 uur
Talen
Engels
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat heb je van mij nodig om te beginnen met mijn AI-project?
Ik heb een korte samenvatting nodig van je bedrijfslogica, doelworkflows en eventuele API-sleutels (zoals OpenAI, Anthropic of externe diensten). Als we een RAG-systeem bouwen, helpt het om voorbeeldgegevensbestanden (PDF's, CSV's of tekstbestanden) te delen zodat we je vectordatabase snel kunnen opzetten.
Hoe zorg je dat het RAG-systeem niet hallucineert?
Ik implementeer strikte semantic context-trapping guardrails met ChromaDB en vector similarity drempels. Als de opgehaalde documenten niet het antwoord bevatten, wordt het model hard-coded om 'Informatie niet gevonden' te rapporteren of door te escaleren naar een mens, in plaats van een antwoord te fabriceren.
Kun je de AI-pijplijn integreren in mijn bestaande FastAPI/Python backend?
Ja! Ik bouw asynchrone, type-veilige FastAPI-eindpunten met Pydantic schema-validatie. Ik kan nieuwe AI-eindpunten netjes integreren in je bestaande codebase of een standalone microservice-gateway vanaf nul bouwen.
Levert u de broncode en documentatie?
Altijd. Alle pakketten bevatten volledig commentaar gevulde Python-broncode en zelfdocumenterende OpenAPI (Swagger UI) eindpunten zodat je team de pijplijn moeiteloos kan testen, uitvoeren en onderhouden.

