Vou criar um backend fastapi de produção para sua aplicação de IA SaaS


Sobre este Serviço
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Construindo um produto de IA e precisa de um backend que aguente mais do que uma demonstração?
Vou criar um backend limpo, pronto para produção, em Python/FastAPI para seu SaaS de IA, aplicação RAG, fluxo de trabalho de agente, web app ou plataforma interna.
Seu backend pode incluir:
- APIs REST com FastAPI
- PostgreSQL e SQLAlchemy
- Autenticação e controle de acesso por função
- Integrações com OpenAI, Claude ou Gemini
- Bases de dados vetoriais e APIs RAG
- Processamento de arquivos/documentos
- Tarefas em background e webhooks
- Integrações com APIs de terceiros
- Implantação com Docker
- Validação, registro de logs e tratamento de erros
- Testes e documentação técnica
Foco em arquitetura escalável e código de fácil manutenção, ao invés de endpoints rápidos só para demonstração.
Por favor, envie uma mensagem antes de fazer pedidos Standard ou Premium, com sua arquitetura, integrações necessárias e destino da implantação.
Conheça mais sobre Muhammad Hamza
AI Engineer for RAG, Agents and Business Automation
- A partir dePaquistão
- Membro desdejun. de 2023
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega1 ano
Idiomas
Inglês
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Perguntas frequentes
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Você consegue conectar o backend FastAPI ao meu frontend existente?
Sim. Posso criar APIs para um aplicativo Flutter, React, Next.js, mobile, web ou desktop já existente. Por favor, compartilhe o fluxo de trabalho do frontend e as expectativas da API antes de fazer o pedido.
Quais bancos de dados você suporta?
PostgreSQL é minha escolha preferida para sistemas de produção. Dependendo do projeto, também posso trabalhar com SQLite, MySQL, MongoDB, Redis ou um banco de dados vetorial.
Você pode adicionar autenticação e roles de usuário?
Sim. Projetos padrão e Premium podem incluir autenticação JWT, OAuth quando necessário, permissões baseadas em papéis, endpoints protegidos e fluxos de gerenciamento de usuários.
Você consegue integrar OpenAI, Claude ou Gemini?
Sim. Posso integrar APIs de LLM suportadas, como OpenAI, Anthropic Claude e Google Gemini, ao backend de acordo com os requisitos do seu aplicativo.
Você consegue montar um backend RAG ou de busca vetorial?
Sim. Posso implementar ingestão de documentos, embeddings, busca vetorial, APIs de recuperação, respostas fundamentadas na fonte e componentes relacionados ao backend RAG, quando incluídos no escopo do projeto.

