KI-gestützte Entwicklung
KI-Features, die funktionieren — RAG-Pipelines, Content-Generierung, semantische Suche und intelligente Automatisierung.
KI in produktiven Web-Anwendungen
Ich baue KI-Features, die wirklich nützlich sind, keine bloße Augenwischerei. Retrieval-augmented generation (RAG) für Dokumentationssuche, automatisierte Content-Pipelines, semantische Suche über strukturierte Daten und KI-gestützte Workflows, die repetitive Arbeit für dein Team reduzieren.
Was ich entwickle
Content-Generierungs-Pipelines mit Claude und GPT-4. Semantische Suche mit pgvector und Supabase. RAG-Systeme über deine Dokumentation oder Knowledge Base. Automatisierte Bild-Generierungs-Workflows mit FAL API. KI-basierte Scoring- und Qualitätsbewertungs-Pipelines. Jedes Projekt wird mit dem Vercel AI SDK oder Anthropic SDK gebaut — kampferprobt und produktionsreif.
Die ehrlichen Grenzen von KI in Web-Apps
KI-Features fügen deiner Anwendung Latenz, Kosten und Nicht-Determinismus hinzu. Ich scope KI-Features sorgfältig — nutze sie dort, wo sie echten Mehrwert schaffen, und nicht, weil sie gerade trendy sind. Jede KI-Feature, die ich baue, hat einen Fallback für unerwartetes Modell-Verhalten.
Common questions
Welche KI-Modelle verwendest du?
Claude (Anthropic) für Content-Generierung und Reasoning-Aufgaben — es liefert die konsistenteste, höchstwertige Textausgabe. GPT-4o für multimodale Aufgaben. Kleinere, schnellere Modelle (Claude Haiku, GPT-4o mini) für hochvolumige, latenzabhängige Operationen.
Was ist RAG und wann brauche ich es?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ermöglicht einem LLM, Fragen basierend auf deinem spezifischen Content zu beantworten — deiner Dokumentation, Knowledge Base oder Produktdaten. Ohne RAG kennt das Modell nur seine Trainingsdaten. Mit RAG kann es genau über deinen spezifischen Content antworten.
Wie gehst du mit KI-Kosten in Produktion um?
Ich implementiere Caching für wiederholte Anfragen, nutze kleinere Modelle für Klassifizierung und Routing, und größere Modelle nur für Generierung. Ich richte Cost-Monitoring-Alerts im KI-Provider-Dashboard ein und optimiere Prompts, um Token-Verwendung zu reduzieren.
Kannst du KI-Suche zu meiner bestehenden Website hinzufügen?
Ja. Die typische Implementierung: Embedde deinen Content mit einem Text-Embedding-Modell, speichere Vektoren in pgvector (Supabase) und frage sie zur Suchzeit semantisch ab. Ich habe dies zu Next.js und Astro Sites in bestehenden Codebases hinzugefügt.
Ist KI-generierter Content gut für SEO?
Das hängt völlig von der Qualität und dem Prozess ab. KI-generierter Content, der menschliche Überprüfung, NLP-Scoring und Originalitätschecks durchläuft, kann gut ranken. Ungeprüfter, minderwertiger KI-Output wird von Google zunehmend bestraft. Ich baue Content-Pipelines mit Quality Gates, nicht Bulk-Generatoren.
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