Ver categorias
Explorar
Fiverr Pro
Português
$
USD
Vou desenvolver rag personalizado, agentes de IA e automação em python para seu negócio
Hammad Ishaq
Sobre este Serviço
Tradução automática
Pare de pagar por demos de IA que quebram na produção.
Sou um desenvolvedor de IA em Python que cria sistemas RAG, agentes de IA e automações
que realmente funcionam 24/7, não chatbots de brinquedo que têm alucinações com dados reais.
O QUE EU ENTREGO:
- Chatbots RAG que conversam com seus PDFs, Notion, sites, com respostas livres de alucinações usando LangChain + Pinecone/pgvector
- Agentes de IA que fazem chamadas de ferramentas, navegam, buscam, raspam e executam tarefas reais
- Automação em Python, backends FastAPI, web scraping, automação de workflows com n8n
- Integração de LLMs GPT, Claude, Gemini, Llama integrados ao seu app existente
- Databases de vetores, pipelines de recuperação de nível de produção que escalam
POR QUE ESCOLHER MIM:
- Foco na produção: escrevo código que trata casos extremos, não demos do Streamlit
- Suas chaves de API, seu código fonte, seus dados, sem lock-in de fornecedor
- Comunicação clara e atualizações assíncronas durante todo o projeto
- Garantia de correção de bugs gratuita por 7 dias em cada projeto
TECNOLOGIAS:
Python, LangChain, FastAPI, OpenAI, Anthropic Claude, Pinecone, pgvector, AWS, n8n
Melhor para fundadores de SaaS, e-commerce, agências e PMEs que precisam de IA de verdade que funciona.
Me envie uma mensagem antes de fazer seu pedido, assim posso planejar a arquitetura certa para seu caso de uso.
Conheça mais sobre Hammad Ishaq
Hammad Ishaq
AIML Engineer
- A partir dePaquistão
- Membro desdemai. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglês, Panjabi, Árabe
My journey began in 2021 as a Node.js developer, but curiosity pulled me deep into machine learning, where I've spent years mastering deep learning, computer vision, predictive modeling, and model deployment at scale. Certified by Stanford, DeepLearning.AI, and IBM, I design and deploy production-grade ML systems, architect agentic AI pipelines and multi-agent workflows with LangChain and LangGraph, fine-tune LLMs, and build RAG architectures for context-aware AI. Skilled in end-to-end MLOps using Docker, FastAPI, and cloud platforms engineering intelligent systems that deliver real impact.
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
O que é RAG e por que eu preciso dele?
RAG (Retrieval Augmented Generation) faz a IA responder apenas com seus dados — seus PDFs, site ou banco de dados — ao invés de adivinhar. Isso elimina hallucinações e mantém as respostas precisas. Se seu chatbot precisa responder de forma factual sobre seu negócio, você precisa de RAG.
Com quais LLMs e ferramentas você trabalha?
GPT-5, GPT-4o, Claude (Anthropic), Gemini, Llama e Mistral. Para bancos de dados vetoriais: Pinecone, pgvector, Qdrant, Chroma. Frameworks: LangChain, LlamaIndex, FastAPI. Escolho a stack certa com base no seu orçamento e necessidades de privacidade.
Eu tenho o código fonte e os dados?
Sim, 100%. Você recebe o código fonte completo, todas as chaves de API permanecem na sua conta, e seus dados ficam na sua infraestrutura. Sem dependência de fornecedores. Posso implantar na sua AWS, GCP ou passar para sua equipe fazer a implantação.
Preciso fornecer chaves de API?
Sim. Você fornece suas próprias chaves de API do OpenAI, Anthropic ou outro LLM, assim controla uso e cobrança. Vou te orientar na configuração se você for iniciante.
O agente de IA pode se conectar às minhas ferramentas existentes?
Sim. Integro com HubSpot, Salesforce, Slack, Notion, Google Drive, WhatsApp, Zapier, n8n e qualquer ferramenta com API. Os agentes podem ler dados, criar registros e acionar workflows automaticamente.
O que você precisa de mim para começar?
Uma descrição clara do problema, dados de exemplo (PDFs, planilhas, URLs) e acesso a APIs ou contas que o agente precisa conectar. Uma ligação rápida ou mensagem ajuda a definir o escopo corretamente.
