Enterprise RAG für deutsche Fachliteratur
Das Problem
Standard-Vektorsuche versagt bei deutschen Fachbegriffen. "Quantenphysik" und "Quantenmechanik" werden als identisch behandelt.
Die Lösung
Hybrid Search mit BM25 (lexikalisch) + Vektorsuche (semantisch), kombiniert durch Reciprocal Rank Fusion. Cross-Encoder Re-Ranking für die finale Sortierung.
Ergebnis
+34% bessere Suchergebnisse (MRR). <200ms Latenz bei 50.000+ Dokumenten.
Python FastAPI Qdrant Jina Embeddings BM25 Cross-Encoder
Multi-Agent-System mit emergenter Kollaboration
Das Problem
Klassische Orchestratoren sind zentralisiert. Ein Agent wartet, bis ihm jemand sagt was er tun soll.
Die Lösung
Dezentrale Kommunikation über Event-Bus. Vier spezialisierte Agenten (Claude Opus, Sonnet, Gemini Flash) entscheiden selbst, wann sie aktiv werden.
Ergebnis
Emergentes Verhalten. Agenten kollaborieren ohne explizite Anweisungen. Gemeinsames Gedächtnis in Neo4j.
TypeScript Node.js Neo4j Nostr Protocol Claude Gemini
60+ Tools für LLM-Integration
Das Problem
LLMs können reden, aber nichts tun. Kein Zugriff auf echte Software, keine Aktionen.
Die Lösung
MCP-Server (Model Context Protocol) für Tool Calling. Adobe Creative Suite, Cloudflare Zero Trust, Graph-Datenbanken, Nostr — alles über eine standardisierte Schnittstelle.
Ergebnis
Claude steuert Photoshop. GPT verwaltet Cloudflare. Gemini schreibt in Neo4j. 60+ Tools, production-ready.
Python Node.js MCP SDK WebSocket Adobe UXP
End-to-End LLMOps Pipeline
Das Problem
Fine-Tuning ist ein Einmalding. Keine Reproduzierbarkeit, keine Qualitätssicherung, kein automatisches Deployment.
Die Lösung
Pipeline von Dataset-Vorbereitung über LoRA-Training bis GGUF-Quantisierung und Ollama-Deployment. Automatische Evaluation mit Quality Gates.
Ergebnis
Qwen3-1.7B Fine-Tuning in <30 Minuten. Automatische Ablehnung bei <95% Schema Compliance.
Python Unsloth PEFT/LoRA llama.cpp Ollama Pydantic
Produktions-Vektorinfrastruktur
Das Problem
Entwickler starten Qdrant manuell, vergessen Backups, keine Alerts bei Ausfällen.
Die Lösung
Zentrale Infrastruktur mit Qdrant-Server, Embedding-Service, automatisierten Backups (7-Tage-Rotation) und Health Monitoring.
Ergebnis
99.9% Uptime. Tägliche Snapshots. Alerts per Telegram wenn was schiefgeht.
Qdrant Python FastAPI Shell LaunchAgents
Self-Editing Agent Memory System
Das Problem
Chat-Bots haben kein Gedächtnis zwischen Sessions. RAG hilft, aber der Agent kann nicht entscheiden, was wichtig ist.
Die Lösung
Memory Blocks nach Letta-Prinzip. Der Agent kann sein eigenes Gedächtnis bearbeiten und proaktiv relevante Erinnerungen abrufen.
Ergebnis
Persistentes Gedächtnis über Sessions hinweg. Semantic Search für Recall. Telegram-Interface für Remote-Zugriff.
Python Ollama Qdrant Telegram Bot API Pydantic