Ver categorias
Explorar
Fiverr Pro
Português
$
USD
Vou construir uma aplicação genai ou llm na Google Cloud Platform com vertex ai
LSI Analytics
Vetted Pro
Level 1
Verificado pelo Fiverr Pro
LSI Analytics foi selecionado pela equipe do Fiverr Pro considerando sua experiência.
Sobre este Serviço
Tradução automática
Quer criar uma aplicação de IA na Google Cloud, como um chatbot que conhece
os dados do seu negócio, um LLM que responde a partir dos seus documentos ou um agente de IA
que automatiza um fluxo de trabalho usando Gemini?
Você está no lugar certo.
A LSI Analytics é uma equipe de engenharia de dados e IA com sede na Alemanha, especializada
em aplicações de LLM, pipelines RAG e sistemas GenAI na Google Cloud Platform
e Azure. Já entregamos soluções de IA para clientes nos setores de finanças, educação
e e-commerce.
Atualmente, estamos construindo sistemas de IA para clientes na aviação e manufatura
não são demos, mas construções de produção em uso ativo.
O que construímos na GCP:
- Integração do Vertex AI Gemini para chat e análise
- Pipelines RAG usando Vertex AI Search e BigQuery ou GCS como base de conhecimento
- BigQuery como fonte direta de RAG, estruturando dados para respostas do Gemini
- Sistemas de agentes LangChain / LangGraph implantados no Cloud Run
- Document AI da GCP para pipelines de transcrição de PDFs, DOCX e áudio
- Pipelines de monitoramento e avaliação da qualidade de saída do LLM
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido para confirmarmos seu caso de uso e a stack da GCP primeiro.
Conheça mais sobre LSI Analytics
LSI Analytics
Vetted Pro
AI and Data Solutions That Actually Ship
Level 1
LSI Analytics faz parte do catálogo Fiverr Pro e foi escolhido a dedo por uma equipe dedicada do Fiverr Pro por suas habilidades e conhecimentos.
Verificado para
Ciência de dados e ML
Desenvolvimento de Chatbot
Desenvolvimento de IA
Engenharia de Dados
- A partir deAlemanha
- Membro desdejul. de 2023
- Responde em aprox.:2 horas
- Última entrega5 dias
Idiomas
Tâmil, Alemão, Inglês, Francês
We build AI and data solutions that solve real business problems —
not demos, not templates, not generic overviews.
What we deliver:
- RAG chatbots using Azure OpenAI, Gemini or Claude
- Microsoft Fabric, Azure, AWS & GCP data pipelines
- Custom ML models for prediction & forecasting
- AI strategy consulting with a written action plan
Who we work with:
Finance, Operations and IT teams — DACH and international.
Vetted Fiverr Pro · GDPR-first · EU data residency · Azure · AWS · GCP · Source code always included · English, German, Tamil, French.
Message before ordering — free, no obligation.
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
Com quais modelos de IA do GCP você trabalha?
Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash e modelos de código aberto via Vertex AI Model Garden, incluindo Mistral e Llama. Também usamos text-embedding-004 para busca vetorial. A escolha do modelo depende do seu custo, qualidade e requisitos de latência — aconselhamos previamente.
Você consegue construir um chatbot RAG usando nossos documentos internos?
Sim — este é o pacote Vertex RAG Build. Você fornece seus documentos (PDF, DOCX, páginas web, exportações de banco de dados) e nós construímos toda a pipeline de ingestão, embedding, recuperação e geração no GCP. Tabelas BigQuery também podem ser usadas como fonte.
Os dados de IA permanecerão na UE e serão compatíveis com GDPR?
Sim. Configuramos todos os recursos do Vertex AI e GCS em regiões da UE (europe-west1, europe-west4) por padrão. Nenhum dado sai da UE. Isso é fundamental para serviços financeiros, saúde e qualquer organização sujeita às obrigações do GDPR.
Você consegue integrar isso com nossa plataforma de dados GCP ou BigQuery existente?
Sim — BigQuery como fonte de conhecimento RAG é um padrão que construímos regularmente. Se você já tem dados estruturados no BigQuery, conectamos o Vertex AI Search diretamente a ele. Sem necessidade de duplicar dados em um armazenamento vetorial separado.
Você também consegue fazer isso na Azure ao invés do GCP?
Sim. Oferecemos um serviço separado de RAG na Azure usando Azure OpenAI, AI Search e Container Apps. Muitos clientes usam uma abordagem híbrida — GCP para dados, Azure para endpoints de IA. Aconselhamos sobre a melhor estratégia para sua infraestrutura antes de fazer o pedido.
