Vou construir aplicações personalizadas de RAG e chatbots LLM usando Python


Sobre este Serviço
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Quer criar uma aplicação RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizada ou conectar seus dados empresariais privados a poderosos LLMs como OpenAI, Llama ou Qwen? Você está no lugar certo!
Sou especialista em desenvolver aplicações de IA de ponta a ponta, chatbots personalizados e sistemas de busca inteligente usando Python, LangChain, LlamaIndex e bancos de dados vetoriais.
O que posso criar para você:
- Pipeline RAG Personalizado: QA de documentos em PDFs, TXT, CSVs ou páginas web.
- Integração com Banco de Dados Vetoriais: Pinecone, ChromaDB, FAISS ou Qdrant para busca semântica rápida.
- Integração com LLM: OpenAI (GPT-4), LLMs locais (Ollama / LM Studio) ou modelos Hugging Face.
- Interfaces Full-Stack: UIs de chat interativas usando Streamlit, Gradio ou integração com React.
- API & Backend: Backends Fast API / Flask prontos para implantação em produção.
Por que me escolher?
- Código limpo & arquitetura: Código Python bem documentado, escalável e seguro.
- Foco na privacidade de dados: Opção de criar pipelines RAG 100% locais e offline para total privacidade dos dados.
- Suporte completo: Desde a configuração inicial até a entrega do código final e orientação em vídeo.
Vamos transformar seus dados estáticos em um sistema de IA inteligente! Por favor, envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para discutir suas necessidades específicas.
Conheça mais sobre Aima
AI Engineer, Machine Learning Engineer, Generative AI Developer, full stack dev
- A partir dePaquistão
- Membro desdejan. de 2024
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês
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Perguntas frequentes
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Em que formato meus dados empresariais precisam estar?
Posso processar quase qualquer formato, incluindo PDFs, arquivos de texto, documentos Word, CSVs, JSON, bancos de dados SQL ou páginas web ao vivo.
Podemos criar um sistema RAG 100% privado que funcione localmente sem enviar dados para a OpenAI?
Sim! Usando ferramentas como Ollama, modelos de código aberto locais (Llama 3, Qwen) e bancos de dados vetoriais locais (FAISS/ChromaDB), seus dados nunca deixam seu ambiente.
Receberei o código-fonte completo?
Com certeza. Cada pacote inclui código fonte Python totalmente documentado, limpo, além de instruções de configuração para rodar na sua máquina.

