Vou construir pipelines rag, agentes de IA e chatbots com tecnologia llm para o seu negócio


Sobre este Serviço
Tradução automática
Tem dados privados ou fluxos de trabalho complexos e quer uma solução de IA que realmente funcione? Eu crio pipelines RAG prontos para produção, ajusto LLMs e desenvolvo sistemas agentic para automatizar tarefas de múltiplas etapas e obter respostas precisas dos seus dados.
O que eu entrego:
- Design de pipeline RAG (vetorização, recuperador, orquestração de LLM)
- Ajuste de LLM (ajuste por instruções ou PEFT) nos seus dados de domínio
- Agentes de IA (planejamento de tarefas, integração de ferramentas, memória)
- Integrações com OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Cohere ou LLMs auto-hospedados
- Configuração de banco de dados vetorial (Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma)
- Ingestão e limpeza de dados ( PDFs, documentos, bancos de dados, web scraping)
- Pontos finais de API seguros, implantação, suporte a CI/CD
- Monitoramento, métricas de avaliação, fluxos de trabalho de retraining
Por que trabalhar comigo:
- Experiência prática com engenharia de LLM, LangChain, sistemas de recuperação, implantação em produção
- Código de entregas claras com documentação, suporte à implantação incluso
- Soluções personalizadas de acordo com suas necessidades de conformidade e latência
- Eu pessoalmente cuido de cada projeto do começo ao fim, comunicação direta, sem transferências
Faça seu pedido diretamente ou envie uma mensagem com seus requisitos. Eu confirmarei o prazo e a abordagem antes de começarmos.
Conheça mais sobre Abdul-dev
Full Stack MERN Developer and Software Engineer
- A partir dePaquistão
- Membro desdemai. de 2021
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Alemão, Espanhol, Árabe, Inglês
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Meu portfólio
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Você hospeda ou implanta os modelos?
Sim — podemos implantar na sua nuvem ou fornecer implantação como código (Docker/K8s) e recomendar opções de hospedagem.
Qual banco de dados vetorial e LLM você usa?
Escolhemos com base nas suas necessidades — Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma para vetores; OpenAI, Anthropic, Hugging Face ou LLMs auto-hospedados para inferência.
O que é fine-tuning versus PEFT?
Fine-tuning completo treina os pesos do modelo com seus dados; PEFT (ajuste eficiente de parâmetros) adapta um modelo com menor custo e computação. Vamos recomendar a melhor abordagem.
Quanto tempo até ver resultados?
Os prazos variam — POC básico em cerca de 1 semana; MVP em 2 a 3 semanas; produção em mais de 4 semanas, dependendo dos dados e integrações.
Você fornece código fonte e documentação?
Sim, código, README, diagramas de arquitetura e scripts de implantação estão incluídos em cada pacote.

