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

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Ahmed Elwekel
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Sobre este Serviço

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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

5,0(1)
  • 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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