Django & Python Entwicklung

Erfahrung

10+ Jahre Django

Projekte

100+ Backend-Systeme

Fokus 2026

AI-Integration

Unser Tech-Stack

REST APIs

Skalierbare APIs mit Django REST Framework — für Web-Apps, Mobile und Drittanbieter-Integrationen.

LLM-Integration

OpenAI, Anthropic, Open-Source-Modelle: Wir binden KI-APIs in bestehende und neue Systeme ein.

RAG-Systeme

Intelligente Dokumentensuche mit pgvector, Embeddings und Retrieval-Augmented Generation.

Datenverarbeitung

ETL-Pipelines, Celery-Tasks und automatisierte Datenverarbeitung im Hintergrund.

Authentifizierung

OAuth, JWT, SSO — sichere Authentifizierungssysteme für interne und externe Nutzer.

Automatisierung

Geschäftsprozesse automatisieren mit Python-Skripten, Cron-Jobs und KI-gestützten Workflows.

Discovery

Woche 1–2

Anforderungen, Architektur, Tech-Entscheidungen

Setup

Woche 2–3

Projektstruktur, CI/CD, Datenbank-Schema

Entwicklung

Woche 3–10

Iterative Sprints, Code Reviews, Testing

AI-Integration

Woche 8–12

LLM-APIs, RAG, Embeddings einbinden

Launch

Woche 12+

Deployment, Monitoring, Übergabe

Warum Django das beste Framework für KI-Anwendungen ist

Django ist ein Python-Web-Framework — und Python ist die unangefochtene Programmiersprache für KI und Machine Learning. Das bedeutet: Wenn ihr ein Backend mit KI-Features baut, habt ihr mit Django direkten Zugang zum gesamten Python-KI-Ökosystem. Keine Brücken zwischen Sprachen, keine komplizierten Integrationen.

Konkret heißt das: Ihr könnt LLM-APIs von OpenAI oder Anthropic direkt in Django-Views einbinden, Vektor-Embeddings in PostgreSQL mit pgvector speichern, und Python-Bibliotheken wie LangChain, scikit-learn oder pandas nutzen — alles im selben Projekt, in derselben Sprache.

Django REST Framework: APIs für moderne Anwendungen

Das Django REST Framework (DRF) ist der Standard für API-Entwicklung in Python. Es bietet Serialisierung, Authentifizierung, Paginierung und Filtering out-of-the-box. Für React-Frontends, Mobile-Apps oder Drittanbieter-Integrationen ist DRF die zuverlässigste Grundlage.

In unseren Projekten kombinieren wir DRF mit modernen Patterns wie StreamingHttpResponse für Token-by-Token LLM-Ausgabe, WebSocket-Support für Echtzeit-Features und asynchronen Views für I/O-intensive KI-Operationen. Das Ergebnis sind APIs, die sowohl klassische CRUD-Operationen als auch KI-gestützte Funktionen performant bedienen.

RAG-Systeme mit Django und pgvector

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eines der wirksamsten Patterns für unternehmenstaugliche KI-Anwendungen. Statt ein LLM allgemein antworten zu lassen, wird es mit relevantem Kontext aus euren eigenen Dokumenten gefüttert. Das reduziert Halluzinationen drastisch und macht die Antworten für euer Unternehmen relevant.

Unser bevorzugter Ansatz: pgvector als Vektor-Datenbank direkt in PostgreSQL. Kein zusätzlicher Service, keine extra Infrastruktur — eure Vektoren liegen in derselben Datenbank wie eure Geschäftsdaten. Das vereinfacht Deployment, Backup und Sicherheit erheblich gegenüber Lösungen wie Pinecone oder Weaviate.

Sicherheit und DSGVO-Konformität

Django hat Security als Kernphilosophie: CSRF-Schutz, SQL-Injection-Prevention, XSS-Protection und sichere Session-Verwaltung sind eingebaut — nicht nachgerüstet. Das ist besonders relevant bei KI-Anwendungen, die mit sensiblen Unternehmensdaten arbeiten.

Für DSGVO-Konformität setzen wir auf europäische Hosting-Provider, verschlüsselte Datenübertragung und granulare Zugriffskontrollen. Bei KI-APIs achten wir darauf, dass Daten nicht zum Training der Modelle verwendet werden — ein kritischer Punkt, den viele Implementierungen übersehen.