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.
PythonFastAPIQdrantJina EmbeddingsBM25Cross-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.
TypeScriptNode.jsNeo4jNostr ProtocolClaudeGemini
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.
PythonNode.jsMCP SDKWebSocketAdobe 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.
PythonUnslothPEFT/LoRAllama.cppOllamaPydantic
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.
QdrantPythonFastAPIShellLaunchAgents
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.
PythonOllamaQdrantTelegram Bot APIPydantic