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Vou integrar LLMs na sua aplicação Python usando OpenAI, Gemini ou modelos de código aberto
Manas J
Sobre este Serviço
Tradução automática
Já tem uma aplicação em Python? Eu vou torná-la inteligente.
Integro grandes modelos de linguagem em aplicações existentes de forma limpa, eficiente e pronta para produção. Seja um bot de suporte ao cliente, um resumidor de documentos, um assistente de código ou uma interface de conversa de múltiplas rodadas, eu já construí.
Já implementei sistemas com IA alimentados por LLMs usando OpenAI, Google Gemini e Anthropic Claude, incluindo um assistente de voz reconhecido no Google GenAI Hackathon 2025. Também criei uma estrutura de avaliação de LLMs com 7 métricas para medir a qualidade da saída, então não apenas integro modelos, eu garanto que eles realmente entregam resultados.
O que você recebe:
Integração de LLM com seu provedor de escolha
Respostas em streaming via SSE ou WebSocket
Memória de conversa de múltiplas rodadas
Uso de ferramentas e chamadas de funções
Endpoints FastAPI limpos que seu frontend pode chamar
Código fonte + documentação
Funciona com OpenAI, Gemini, Claude, Mistral, LLaMA ou qualquer modelo HuggingFace.
Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido, cada integração é diferente e quero planejar tudo direitinho.
Conheça mais sobre Manas J
Manas J
Freelance AI Engineer
- A partir deÍndia
- Membro desdemai. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Hindi, Oriá, Inglês, Panjabi
I am an AI Engineer and Backend Developer specializing in RAG pipelines, multi-agent systems, and LLM fine-tuning. I have extensive experience building production-grade backends with FastAPI, Celery, and Docker, and I have successfully led teams in high-stakes environment to deliver complex ML solutions.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais provedores de LLM você suporta?
OpenAI (GPT-4, GPT-3.5), Google Gemini, Anthropic Claude e modelos de código aberto via Ollama ou HuggingFace. Também posso trabalhar com qualquer provedor que ofereça uma API compatível com OpenAI.
Você consegue adicionar capacidades de LLM ao meu código existente?
Sim, esse é o principal objetivo. Vou integrar de forma limpa na sua arquitetura atual, sem precisar reescrever tudo. Só preciso de acesso ao seu repositório e uma descrição do que você quer que o LLM faça.
Qual a diferença entre isso e uma pipeline RAG?
Uma integração básica de LLM conecta seu app a um modelo para tarefas de geração — chat, resumo, classificação. Uma pipeline RAG adiciona uma camada de recuperação para que o modelo responda com base nos seus documentos específicos. Se precisar de RAG, confira meu outro serviço.
A integração vai funcionar em produção ou só localmente?
Em produção. Entrego código pronto para Docker, com gerenciamento de chaves de API por ambiente, tratamento de erros e controle de taxa. Não é um script que funciona só na minha máquina.
Você consegue adicionar uma avaliação para eu saber a qualidade da saída do LLM?
Sim, como um complemento. Criei uma estrutura de avaliação com 7 métricas cobrindo relevância, fidelidade, taxa de alucinação e mais. Me envie uma mensagem se quiser que eu inclua isso.
