עבודה איתי
פיתוח סוכני AI ומערכות LLM
סוכני AI לפרודקשן, RAG על הנתונים שלכם ופיצ׳רי LLM בתוך המוצר, יחד עם הבקאנד, הניטור והבדיקות שצריך כדי שימשיכו לעבוד.
תשובה קצרה
אני בונה סוכני AI, מערכות מרובות סוכנים ו־RAG עם LangGraph, LangChain, LlamaIndex ו־n8n, על גבי ה־API של OpenAI ושל Anthropic (Claude), יחד עם הבקאנד ב־Node.js או ב־Python. כרגע אני בונה את פלטפורמת ה־AI Joni (joni.ai), ויש לי הסמכה Build AI Agents using LangGraph.
מה אני בונה
סוכני AI ומערכות מרובות סוכנים
סוכנים שמתכננים, קוראים לכלים ול־API שלכם ומעבירים עבודה זה לזה, בתיאום עם LangGraph.
RAG על הנתונים שלכם
חלוקה למקטעים, embeddings וחיפוש וקטורי, כך שהתשובות מבוססות על המסמכים והנתונים שלכם.
פיצ׳רי LLM במוצר
צ׳אט, סיכומים, חילוץ מידע ועוזרי AI שמתחברים לבקאנד הקיים שלכם.
אוטומציה של תהליכים
תהליכי n8n וסוכנים שחוסכים עבודה חוזרת בין הכלים שלכם.
הערכה וניטור
סטים של בדיקות לפני שחרור; מעקב אחר איכות, זמני תגובה ועלות בפרודקשן.
שליטה בעלות ובזמני תגובה
קאשינג, מודלים קטנים יותר כשהאיכות מאפשרת, קונטקסט מצומצם ו־streaming.
תוצאות במוצרים אמיתיים
Joni (joni.ai)
פלטפורמת מוצר AI
הפרויקט המרכזי שלי ב־Quecko Inc.: אני בונה את שירותי הבקאנד, תהליכי הסוכנים והאינטגרציות שמפעילים את המוצר.
SnapText ו־Picture to Text
AI על המכשיר
זיהוי טקסט שרץ כולו על ה־iPhone וה־Mac, כך שהתמונות לא יוצאות מהמכשיר. Picture to Text קורא יותר מ־30 שפות.
Resume Builder – CV Maker AI
AI באפליקציה שפורסמה
אפליקציה ב־App Store עם עוזר AI שמשפר טקסט של קורות חיים ומייצא PDF שמתאים למערכות ATS.
הכלים שאני עובד איתם
LangGraphLangChainLlamaIndexn8nOpenAI APIAnthropic APIRAGVector searchPythonNode.jsTypeScriptAWSDocker
איך פרויקט עובד
- שיחת אפיון. מדברים על המטרה, על המצב הנוכחי של המוצר ועל איך נראית הצלחה.
- תוכנית כתובה. מקבלים אבני דרך קבועות, תאריכי מסירה ומחיר ברור לפני שמתחילים לעבוד.
- בנייה בחלקים קטנים. אני מוסר בצעדים קטנים עם עדכוני התקדמות קבועים, כך שתמיד רואים מה נבנה.
- מסירה בדוקה. המסירה כוללת בדיקות, תיעוד, העברת ידע ותמיכה חינם אחר כך אם משהו נשבר.
שאלות נפוצות
עם אילו מודלים אתה עובד?
אני בונה על ה־API של OpenAI ושל Anthropic (Claude), עם ניסיונות חוזרים, timeouts, streaming, טיפול במגבלות קצב ותיעוד שימוש, ובוחר מודל לכל פיצ׳ר לפי איכות, מהירות ועלות.
אפשר להוסיף AI למוצר קיים?
כן. אני בונה אינטגרציות API ו־LLM שמתחברות לבקאנד, לכלים ולנתונים הקיימים שלכם, כך שפיצ׳ר ה־AI עובד עם מה שכבר יש לכם.
ה־AI יכול לענות מתוך המסמכים שלנו?
כן. בשביל זה יש RAG: אני מאנדקס את התוכן שלכם עם embeddings וחיפוש וקטורי, והמודל עונה מתוך ההקשר שנשלף במקום לנחש.
איך שומרים על עלויות ה־LLM?
אני שומר תשובות חוזרות בקאש, משתמש במודלים קטנים יותר כשהאיכות מאפשרת, מקצר פרומפטים וקונטקסט, מאחד עבודות רקע ועוקב אחר עלות וזמני תגובה לכל פיצ׳ר.
איך יודעים שה־AI מוכן לשחרור?
אני בודק כל שינוי מול סטים של בדיקות לפני השחרור, ואחר כך מנטר בפרודקשן את איכות התשובות, זמני התגובה והעלות.
אתה יכול לבנות MVP של AI מאפס?
כן. אני מאפיין אותו איתכם, מתכנן אבני דרך קבועות ובונה את שכבת ה־AI, הבקאנד והאפליקציה, כך שאתם עובדים מול אדם אחד.