Vou construir agente de IA, pipeline rag e app de LLM usando langchain, OpenAI, fastapi


Level 2
Sobre este Serviço
Tradução automática
Quer automatizar tarefas complexas com IA? Eu crio agentes de IA prontos para produção, pipelines RAG e aplicações alimentadas por LLM que realmente funcionam em produção.
O QUE EU ENTREGUE:
Agentes de IA personalizados usando frameworks LangChain, LangGraph e CrewAI
Sistemas RAG com Pinecone, Chroma, FAISS e pgvector para armazenamento de vetores
Fluxos de trabalho multi-agentes com uso de ferramentas, memória e planejamento autônomo
Desenvolvimento de aplicativos com LLM usando GPT-4o, Claude, LLaMA e Groq
Integração de backend FastAPI + frontend React/Next.js
Implantação na nuvem na AWS, Azure e GCP
ESTRUTURA TECNOLÓGICA:
LangChain | LangGraph | OpenAI | Python | FastAPI | Pinecone | Chroma | LLaMA | Groq | HuggingFace | CrewAI
⭐ POR QUE ME ESCOLHER:
Classificação 5.0 com mais de 100 projetos entregues. Já desenvolvi mais de 50 aplicações com LLM para clientes ao redor do mundo. Meus agentes não apenas demonstram bem, eles funcionam de forma confiável em produção, com monitoramento completo.
Conte seu caso de uso e eu enviarei um plano de solução gratuito antes de você fazer o pedido!
Conheça mais sobre Sham
Data Analyst Scientist
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- A partir dePaquistão
- Membro desdefev. de 2025
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega5 dias
Idiomas
Urdu, Inglês, Holandês, Alemão, Espanhol, Árabe
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que é o LangGraph e por que ele é melhor que o LangChain sozinho?
O LangGraph é uma extensão do LangChain que adiciona gerenciamento de estado e fluxos de trabalho cíclicos, permitindo que os agentes tomem decisões, voltem atrás e lidem com tarefas complexas de múltiplos passos de forma confiável. É o padrão de produção para IA em 2025 — agentes puramente LangChain quebram em tarefas complexas, o LangGraph não.
Qual a diferença entre um pipeline RAG e um chatbot de IA comum?
Um chatbot comum responde apenas com os dados de treinamento do modelo de IA. Um pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite que a IA pesquise seus documentos específicos, banco de dados ou base de conhecimento antes de responder — oferecendo respostas precisas, atualizadas e fundamentadas nos SEUS dados. Perfeito para wikis de empresas, perguntas sobre produtos e muito mais.
Quais modelos de LLM você suporta?
Trabalho com OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude, Meta LLaMA 3, Mistral e Groq (para inferência ultra rápida). Vou recomendar o melhor modelo para seu caso de uso e orçamento — por exemplo, Groq+LLaMA é 10x mais barato que GPT-4o para aplicações de alto volume.
O agente de IA estará pronto para produção ou será apenas uma demonstração local?
Todas as entregas estão prontas para produção. Eu implanto na AWS, Azure, GCP ou seu VPS com backend FastAPI, tratamento adequado de erros, logs e limitação de taxa. Você recebe uma URL ao vivo — não apenas um notebook Jupyter que só roda na minha máquina.
Eu recebo o código fonte e posso mantê-lo após a entrega?
Sim — você recebe 100% do código fonte, um README com instruções de instalação, diagrama de arquitetura e arquivos de configuração do ambiente. Também incluo 7 dias de suporte pós-entrega gratuito. Retainers de manutenção contínua estão disponíveis, se necessário.
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J jatinchauhan16

Índia
Built a fully dynamic dashboard that parses all four CSV files live in the browser using PapaParse, calculates session duration directly from start_time and end_time fields, renders all six charts via Chart.js from CDN, and places all eight sections in the exact required order. Brand styling, color palette,...
US$ 50
Preço
3 dias
Tempo
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Resposta do freelancer
Útil?M mouatazhennn

Alemanha
Outstanding work. Highly skilled in Data Science, AI, and Machine Learning. Fast, professional, and reliable. Communication was clear, deadlines were respected, and results exceeded expectations. I would gladly hire again for future projects. Strong problem-solving skills and excellent technical expertise.
US$ 50-US$ 100
Preço
5 dias
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