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Für Teams mit einem bestehenden .NET-Produkt

KI in bestehende .NET-Produkte integrieren. End-to-End.

Ich entwickle und integriere produktionsreife KI-Funktionen mit LLMs, RAG, MCP, Copilots und agentischen Workflows direkt in bestehende .NET-Anwendungen.

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  • LLMs
  • RAG
  • MCP
  • Copilots
  • Agentic Workflows
  • .NET

Vom Prototyp zum Produkt

Ein KI-Prototyp ist schnell gebaut. Die eigentliche Herausforderung beginnt danach.

Ein funktionierender Chatbot, Agent oder eine RAG-Demo ist nur der Anfang. Im echten Produkt muss KI mit allem zusammenarbeiten, was bereits da ist:

Prototyp

  • Chat-Demo
  • Beispieldaten
  • Läuft lokal

Im echten Produkt

  • Bestehende APIs
  • Datenbanken
  • Authentifizierung
  • Berechtigungen
  • Geschäftslogik
  • Benutzeroberfläche
  • Tests
  • Monitoring
  • Deployment

Ich verbinde AI Engineering mit .NET-Entwicklung und begleite das Feature von der Idee bis zur produktionsreifen Integration.

Leistungen

Was ich umsetze

Fünf Schwerpunkte, ein gemeinsamer Anspruch: Die KI-Funktion soll am Ende Teil deines Produkts sein – nicht ein Experiment daneben.

  • 01

    RAG & Knowledge Assistants

    Unternehmenswissen aus Dokumenten und bestehenden Datenquellen mit LLMs nutzbar machen – inklusive Retrieval, Kontext und Quellen.

    • Retrieval
    • Embeddings
    • Quellenangaben
  • 02

    AI Copilots

    KI-Assistenten direkt in bestehende .NET-Produkte integrieren, statt separate Chatbots neben der eigentlichen Anwendung zu bauen.

    • Produktkontext
    • UI-Integration
    • Aktionen
  • 03

    Agentic Workflows

    Mehrstufige Prozesse mit AI Agents, Tools, APIs und bestehenden Unternehmenssystemen automatisieren.

    • Agents
    • Tool Calling
    • Human-in-the-Loop
  • 04

    MCP & Tool Integration

    LLMs und Agents über MCP und APIs kontrolliert mit internen Tools, Daten und Funktionen verbinden.

    • MCP-Server
    • APIs
    • Zugriffskontrolle
  • 05

    End-to-End AI Integration

    Vom AI-Layer bis zum echten .NET-Feature: Backend, APIs, Daten, UI, Tests und Deployment.

    1. AI Layer
    2. Backend
    3. APIs
    4. Daten
    5. UI
    6. Tests
    7. Deployment

AI + .NET

Zwei Welten. Ein produktionsreifes Feature.

AI Engineering

  • LLMs
  • RAG
  • MCP
  • Copilots
  • AI Agents
  • Agentic Workflows

.NET Engineering

  • C#
  • ASP.NET Core
  • Blazor
  • EF Core
  • REST APIs
  • SQL
  • Azure
Produktionsreifes AI-Feature

Ich entwickle nicht nur den AI-Layer. Ich kann die Funktion in die bestehende .NET-Architektur, Geschäftslogik, APIs, Daten und Benutzeroberfläche integrieren.

Use Cases

Wo AI in bestehenden .NET-Produkten Mehrwert schaffen kann

Beispiel-Use-Cases

Typische Szenarien zur Orientierung – keine Referenzprojekte.

  • Internal Knowledge Assistant

    Interne Dokumente und Wissensquellen durchsuchen und Fragen mit relevantem Unternehmenskontext beantworten.

    1. Dokumente
    2. RAG
    3. LLM
    4. Antwort + Quellen

  • AI Customer Support

    Wiederkehrende Produkt- und Supportfragen auf Basis vorhandener Dokumentation beantworten und das Support-Team entlasten.

    1. Supportanfrage
    2. Dokumentation
    3. LLM
    4. Antwort oder Übergabe

  • In-Product Copilot

    Einen kontextbezogenen Copilot direkt in eine bestehende .NET- oder Blazor-Anwendung integrieren.

    1. Bestehende Anwendung
    2. Nutzerkontext
    3. Copilot
    4. Aktionen im Produkt

  • Agentic Process Automation

    Mehrstufige Abläufe automatisieren, bei denen ein Agent verschiedene Tools, APIs und Systeme orchestriert.

    1. E-Mail
    2. Informationen extrahieren
    3. Internes System prüfen
    4. Datensatz anlegen / aktualisieren
    5. Antwort generieren
    6. Freigabe durch einen Menschen

Ablauf

Von der Idee bis zum produktionsreifen Feature

Ein klarer Weg in vier Schritten – mit einem Ansprechpartner von der ersten Analyse bis zum Deployment.

  1. 01 – Use Case & Analyse

    Wir klären das fachliche Problem und schauen uns dein bestehendes .NET-Produkt, die verfügbaren Daten und mögliche Integrationspunkte an.

    • Ziel
    • Daten
    • Schnittstellen

  2. 02 – Architektur & Konzeption

    Ich lege AI-Architektur, Modellansatz, RAG-Strategie, Tools, MCP-Anbindung und klare Systemgrenzen fest.

    • Modelle
    • RAG
    • MCP

  3. 03 – Umsetzung & Integration

    Ich implementiere die AI-Funktion und integriere sie in Backend, APIs, Datenbank und UI deiner .NET-Anwendung.

    • C#
    • APIs
    • UI

  4. 04 – Produktion

    Tests, Fehlerbehandlung, Sicherheitsaspekte, Observability und Deployment – damit das Feature im Alltag zuverlässig läuft.

    • Tests
    • Observability
    • Deployment
Porträt von Haris Abbasi, Gründer von Abbasi AI Engineering

Haris Abbasi

AI + .NET Software Engineer Düsseldorf, Deutschland

Über mich

Wer hinter Abbasi AI Engineering steht

Ich bin Haris Abbasi, Software Engineer mit über 6 Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung und einem starken Schwerpunkt auf C# und .NET.

Heute spezialisiere ich mich auf die Verbindung moderner AI-Technologien mit bestehenden .NET-Produkten – vom ersten Use Case bis zum integrierten Feature.

Mein Full-Stack-.NET-Hintergrund hilft mir dabei, nicht nur den AI-Teil zu betrachten, sondern auch Backend, APIs, Datenbanken, UI, Tests und Deployment.

Ich habe einen Masterabschluss in Computer Science und verbinde fundierte Softwareentwicklung mit modernen LLM-, RAG- und Agent-Technologien.

Softwareentwicklung
6+ Jahre
Computer Science
Master
Full-Stack
C# / .NET
Spezialisierung
AI + .NET
Lebenslauf herunterladen PDF

Erfahrung aus Softwareentwicklung und Kundenprojekten

Ein kurzer Überblick. Die Details stehen im Lebenslauf.

Kundenprojekte als freiberuflicher Entwickler

  • TEXSIB GmbH

    2024 – 2025

    Full-Stack-Webentwicklung

  • DSS GmbH

    2024 – 2025

    Full-Stack-Webentwicklung

Berufliche Stationen

  • QUMsult GmbH

    2025 – 2026

    Full-Stack Softwareentwickler (.NET / Blazor)

  • The MicroZone

    2021 – 2023

    Mobile QA Engineer mit C#-Entwicklung

  • ICCC

    2018 – 2020

    Full-Stack C# / .NET Entwickler

Technologien

Werkzeuge, mit denen ich arbeite

Die Technologie folgt dem Use Case – nicht umgekehrt.

AI

  • LLMs
  • RAG
  • MCP
  • AI Agents
  • Agentic Workflows

Backend

  • C#
  • .NET
  • ASP.NET Core
  • REST APIs
  • EF Core

Frontend

  • Blazor
  • HTML
  • CSS
  • JavaScript

Daten

  • SQL
  • SQL Server
  • PostgreSQL

Cloud & Delivery

  • Azure
  • Git
  • CI/CD
  • DevOps

Kontakt

Du hast bereits ein .NET‑Produkt und möchtest AI sinnvoll integrieren?

Ob konkreter Use Case oder erste Idee – lass uns unverbindlich darüber sprechen, wie AI in dein bestehendes Produkt integriert werden kann.

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