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Vou ajustar finamente o LLM e criar um chatbot rag personalizado usando gpt e llama
Arslan Ali
Sobre este Serviço
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Quer uma IA mais inteligente que o ChatGPT, treinada com seus próprios dados?
Eu ajusto LLMs como LLaMA, DeepSeek, GPT e Mistral, e crio sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizados para que sua IA responda usando seus documentos, e não dados genéricos da internet. Seja você precisa de um assistente de IA privado, um chatbot específico para um domínio ou uma API mais inteligente alimentada por LLM, você recebe uma solução precisa, otimizada e escalável, construída com base nos seus dados.
O que você recebe:
- Ajuste fino em LLaMA, DeepSeek, GPT ou outros LLMs
- Limpeza e pré-processamento de datasets
- Chatbot RAG personalizado usando FAISS ou Weaviate
- Configuração de pipeline com LangChain ou LlamaIndex
- Configuração da API da OpenAI com prompts e contexto aprimorados
- Suporte completo para implantação: API, Docker ou Supabase
Seus dados. Seu modelo. Suas regras.
Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido para que eu possa revisar seu caso de uso e recomendar a configuração ideal.
Conheça mais sobre Arslan Ali
Arslan Ali
AI Engineer
- A partir dePaquistão
- Membro desdejun. de 2024
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega7 meses
Idiomas
Urdu, Alemão, Francês, Inglês
I'm an AI Engineer with 3+ years of experience building production-ready AI solutions for startups and businesses. I specialize in AI SaaS applications, LLM-powered assistants, RAG systems, AI agents, and workflow automation. I develop scalable backends with FastAPI, modern React.js frontends, and intelligent systems that process text, images, and voice. From enterprise chatbots to autonomous multi-agent platforms, I deliver reliable, secure, and production-ready AI products that solve real business problems.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual a diferença entre ajustar um LLM e criar um chatbot RAG?
Ajustar o modelo treina ele mesmo com seus dados, mudando a forma como responde na essência. RAG mantém o modelo base como está, mas conecta ele a uma fonte de conhecimento ao vivo — seus documentos ou banco de dados — para que ele recupere respostas precisas em tempo real. Eu uso o que melhor se encaixa no seu caso, às vezes ambos juntos.
Com quais LLMs você trabalha — pode ajustar especificamente o LLaMA ou DeepSeek?
Sim. Trabalho com LLaMA, DeepSeek, Mistral e modelos baseados em GPT, escolhendo o mais adequado de acordo com seu orçamento, tamanho dos dados e se você precisa de implantação open-source (auto-hospedada) ou via API.
Meus dados permanecem privados durante o ajuste?
Sim. Seu conjunto de dados é usado apenas para treinar seu modelo e não é compartilhado, reutilizado ou armazenado além do escopo do projeto. Se precisar de um NDA assinado antes de compartilhar dados sensíveis, estou aberto a isso.
Como funciona a implantação assim que o modelo estiver pronto?
Dependendo da sua configuração, faço a implantação via API REST, um container Docker para auto-hospedagem ou Supabase para um backend gerenciado — o que melhor se encaixar na sua infraestrutura existente e no seu nível de conforto técnico.
