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Nach 10 Monaten Coden mit KI-Assistenten habe ich gelernt, dass sie wie Praktikanten sind – mächtig, aber auf spezifische Anweisungen angewiesen, was bedeutet, dass ich Frameworks tiefgehend verstehen muss, um echte Probleme zu lösen, wie meinen langsamen Chatbot schnell zu machen.
Ich habe meinen Chatbot Sydney aufgerüstet, um Weaviates Hybrid Search und Query Structuring zu testen – Funktionen, die ich benötige, um meinen Financial Chatbot auf 500+ Unternehmen zu skalieren.
Ich habe einen Finanz-Chatbot gebaut, der S&P-500-Fragen anhand von SEC-Daten beantwortet – mit einem Selbstkritik-Agenten, der Antworten verbessert, bevor du sie siehst.
Ich habe meinen Chatbot mit FastAPI und asynchroner Verarbeitung neu gebaut und dabei die Antwortzeiten verkürzt sowie die Oberfläche vereinfacht — so haben gezielte Optimierungen das Nutzererlebnis transformiert.
Ich stürzte mich mit null Coding-Erfahrung und viel Enthusiasmus ins Bauen eines Chatbots — nur um festzustellen, dass meine v0.1 ein Desaster aus CSV-Datenbanken und primitivem Chunking war, bis KI-Agenten mich herausholten.