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Vou construir sistema RAG pronto para produção com LLM e implantação de banco de dados vetorial


Ahmed Elwekel
Sobre este Serviço
Tradução automática
Eu construo sistemas RAG que buscam em múltiplas fontes de dados ao mesmo tempo, sistemas reais implantados e monitorados, não apenas demonstrações.
Projeto real: assistente multi-fonte combinando mais de 100 livros e transcrições de vídeos, implantado em produção, com tempo de busca inferior a 500ms.
O que você recebe
- RAG multi-fonte (livros, vídeos, documentos, APIs)
- Integração com LLM (OpenAI, Anthropic, Llama, Groq)
- Busca semântica com classificação híbrida
- Memória de conversa de múltiplas rodadas
- Backend FastAPI com streaming
- Implantação com Docker + VPS/AWS + SSL
- Monitoramento, logs, documentação
Tecnologias: LangChain · FAISS · Pinecone · pgvector · FastAPI · Docker · Nginx
Por que me escolher
- Mais de 100 consultas por dia em produção
- Tempo de resposta abaixo de 500ms
- Testado em produção, não código de tutorial
Perfeito para: plataformas educacionais, bases de conhecimento, suporte ao cliente, ferramentas de pesquisa.
Me envie uma mensagem primeiro: Quais fontes de dados? Quanto de dados? Quantas consultas por dia você espera?
Conheça mais sobre Ahmed Elwekel
Ahmed Elwekel
AI Engineer
- A partir deEgito
- Membro desdejun. de 2023
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega2 anos
Idiomas
Inglês
I'm Ahmed, an AI Engineer at Transform Digital Solutions, where I build and deploy AI systems for real clients.
I specialize in RAG systems — giving LLMs access to your specific data for accurate, grounded answers — and Agentic AI — systems that don't just answer questions but take actions, use tools, and complete multi-step tasks autonomously.
I don't deliver prototypes. I deliver monitored, containerized, production-ready systems.
Stack: RAG · Agentic AI · LangChain · LangGraph · pgvector · OpenAI · Anthropic · FastAPI · React · Docker · AWS
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