Vou construir aplicações llm e rag com langchain e OpenAI

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Vishal Kumar
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Sobre este Serviço

Tradução automática

Eu costumo criar aplicações LLM em Python - sistemas RAG que respondem perguntas a partir de seus documentos, busca semântica e assistentes de IA conectados aos seus dados. O QUE EU CONSTRÓI: - Q&A de documentos com RAG - pergunte sobre seus PDFs, documentos e conteúdo de sites, respostas com referências de fontes - busca semântica - embeddings + índice vetorial (FAISS) sobre seu conjunto de documentos - integração LLM - API da OpenAI conectada ao seu app, ferramenta ou fluxo de trabalho (LangChain) - design de prompts e teste de respostas com base nas suas próprias perguntas. COMO FUNCIONA: 1. Você compartilha seus documentos e as perguntas que o sistema deve responder 2. Eu corto, embedo e indexo os documentos 3. Conecto o LLM + recuperação e testo as respostas 4. Entrega: aplicação/API funcional + notas de configuração. Manda seu caso de uso primeiro - eu te digo claramente o que pode ser construído a partir dos seus documentos antes de você fazer o pedido.

  • AI engine

    • ChatGPT

  • Ferramentas e estruturas

    • LangChain

  • Tipo de solução de IA

    • Sistema RAG

  • Finalidade

    • Gestão do conhecimento

Conheça mais sobre Vishal Kumar

Vishal Kumar

AI Chatbots Python n8n Automation ML NLP LLM RAG Voice Calls

  • A partir deÍndia
  • Membro desdeout. de 2026
  • Responde em aprox.:1 hora

  • Idiomas

    Hindi, Inglês, Alemão
Currently working as an AI and Data Security Intern at a health lab (10 months). My work: API integration for the TELESYNERGY pathology database used by 500+ users, Python and SQL data work in production, secure handling of sensitive data, preparing and validating labelled datasets, and turning data into business requirements. Services: AI customer support chatbots, Python and AI automation, AI agents, machine learning and NLP models, and LLM/RAG applications. Skills: Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Machine Learning, NLP, LLMs, Transformers, RAG, API Integration, n8n.

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