Projekte

Problem

Logopädische Dokumentation ist fachlich anspruchsvoll und zeitintensiv. Strukturierte Berichte sind Pflicht, aber das manuelle Verfassen verbraucht Zeit, die in der Therapie fehlt.

Lösung

Der Prototyp kombiniert Transkription, strukturierte Extraktion und validierte Berichtserstellung. Fokus: nachvollziehbare Berichtsentwürfe, klare Nutzerführung, robuste Datenstrukturierung und fachlich verwertbare Outputs.

Ergebnis

Ein nachvollziehbarer KI-Workflow, der unstrukturierte Spracheingaben in fachlich strukturierte, validierbare Berichtsentwürfe überführt.

Problem

Ausgehend von einem kollaborativen Plattformkonzept für Kreativ- und Filmprojekte: Wie lassen sich Authentifizierung, Datenmodellierung, kollaborative Produktlogik und KI-Funktionen so verbinden, dass LLM-Ausgaben nachvollziehbar in reale Anwendungsprozesse einfließen?

Lösung

RealizeTogether dient als Testbed für KI-Integrationsmuster: Authentifizierung, Datenmodell, FastAPI-Backend, Supabase, LangChain und Pydantic Structured Outputs. Das Projekt demonstriert validierte KI-Ausgaben, Workflow-Integration, Rollen-/Datenlogik und sichere Erweiterbarkeit.

Ergebnis

Laufende R&D-/MVP-Plattform mit Authentifizierung, Datenschicht und KI-Pipeline — Grundlage für die Erprobung von KI-Integrationsmustern.

Problem

Ein Portfolio-Backend mit KI-Funktionen soll auch dann verfügbar bleiben, wenn ein Anbieter Quota-Limits erreicht oder zeitweise ausfällt.

Lösung

FastAPI mit LangChain Multi-Fallback: Google Gemini, OpenAI und Groq werden je nach Funktion und Verfügbarkeit genutzt. Ziel ist die zuverlässige Weiterverarbeitung von LLM-Ergebnissen über validierte, typisierte Datenstrukturen (Pydantic Structured Output) für die Demo-Endpunkte.

Ergebnis

CV-Assistent, Vision-Analyse, Sentiment-Analyse und Agent-Chat live unter sinanucar.com — mit resilientem Betrieb auch bei Provider-Ausfällen.