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Vou construir agentes de IA usando langchain, OpenAI, rag, langgraph, python
Uzbequistão
Eu falo Russo, Uzbeque, Inglês, Francês
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Oi! Sou engenheiro de software com 3 estágios de produção. Entreguei uma funcionalidade usada por mais de 500 usuários ativos e com mais de 10.000 entradas em produção. Fiquei entre os 10 melhores no ...
Sobre este Serviço
Você está procurando por aplicações web avançadas de IA Generativa (GenAI) que aproveitam o poder do LangChain, LangGraph, AgentAI, OpenAI, Groq, LLaMA, RAG, Transformers e FastAPI?
Você veio ao lugar certo!
O que eu ofereço:
- Aplicações web personalizadas de GenAI alimentadas por modelos de última geração
- LangChain & LangGraph pipelines para fluxos de trabalho dinâmicos de IA
- AgentAI / Agentes de IA para sistemas autônomos, que usam ferramentas e resolvem tarefas
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) para recuperação inteligente de dados
- Integração com FastAPI para APIs de backend de alto desempenho
- Modelos Transformer para tarefas de PLN (geração de texto, classificação, etc.)
- Implantação de LLM com OpenAI, Groq e LLaMA para aplicações em tempo real
- Arquitetura modular baseada em componentes para interfaces escaláveis e fáceis de manter
Por que me escolher?
- Especialização em GenAI, Agentes, IA Agente e desenvolvimento de APIs
- Aplicações web escaláveis, rápidas e seguras
- Código limpo, bem documentado e design responsivo
- Apoio completo ao projeto, desde o desenvolvimento até a implantação
Pronto para transformar sua ideia de GenAI em realidade? Entre em contato agora e vamos criar algo revolucionário!
Linguagem de programação:
Python
•
R
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SQL
Frameworks:
Scikit-learn
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SimpleCV
•
keras
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PyTorch
Ferramentas:
caderno Jupyter
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opencv
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fluxo tensor
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Excel
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Colab
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Que tipos de agentes de IA você consegue criar?
Agentes de IA, agentes de chamada de ferramenta e agentes de fluxo de trabalho autônomo usando LangGraph. Se você puder descrever a tarefa, provavelmente posso criar um agente para ela.
Com quais frameworks e modelos você trabalha?
LangChain e LangGraph para orquestração, OpenAI (GPT-4o, GPT-3.5) como o backbone padrão de LLM, e FAISS / ChromaDB para armazenamento de vetores em pipelines RAG. Também posso integrar modelos de código aberto, se necessário.
O que é RAG e eu preciso dele?
RAG (Geração Aumentada por Recuperação) permite que a IA responda perguntas baseadas nos seus documentos ou base de conhecimento, ao invés de depender apenas dos dados de treinamento do modelo. Se você tem PDFs, documentos ou um banco de dados que quer que o agente "conheça", você precisa de RAG.
O que preciso fornecer?
Uma descrição clara do que o agente deve fazer, quaisquer documentos ou fontes de dados com os quais ele deve trabalhar, e sua preferência por provedor de LLM / chave de API. Eu cuido do resto.
O agente pode usar ferramentas externas como busca na web, APIs ou bancos de dados?
Sim. O uso de ferramentas é uma das principais forças do LangChain — posso conectar agentes à busca na web, APIs REST, bancos de dados SQL ou funções Python personalizadas.
O que vou receber como entregável?
Código Python limpo, bem comentado, uma demonstração ou notebook funcional, instruções de configuração/execução e uma breve explicação da arquitetura para que você possa manter e expandir por conta própria.
E se eu não tiver uma chave de API da OpenAI?
Posso te orientar a conseguir uma, ou podemos usar um provedor alternativo (Anthropic, Groq, etc.), dependendo da sua preferência e orçamento.
