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vou criar soluções rag, llm e agentic IA
Mohsin Khan
Sobre este Serviço
Tradução automática
Procurando por sistemas RAG personalizados, agentes de IA ou soluções LLM? Eu construo aplicações de IA prontas para empresa, adaptadas aos seus fluxos de trabalho.
Como engenheiro de IA, transformo dados complexos em ferramentas autônomas que economizam tempo, reduzem custos e automatizam operações.
O que eu ofereço:
- Chatbots RAG personalizados: conecto documentos/bases de dados privados usando Pinecone, LangChain e OpenAI/Ollama sem alucinações.
- Agentes IA & Protocolos MCP: sistemas multiagentes com servidores MCP para divisão dinâmica de tarefas e integração de ferramentas.
- LLMs de código aberto: implantações locais com DeepSeek, LLaMA e BERT para total privacidade de dados.
- Automação & integrações: conecto n8n, Dialogflow, CRMs e bancos de dados SQL de forma simples.
- Transcritores IA & agentes de voz: modelos rápidos de fala para texto em múltiplos idiomas.
️ Stack tecnológico:
- Modelos & Ferramentas: OpenAI GPT-4, DeepSeek, LLaMA, LangChain, Hugging Face, PyTorch, TensorFlow
- Linguagens: Python, TypeScript, JavaScript, React
Por que me escolher?
- Arquiteto de produção limpo, pronto para uso
- Integração de ponta a ponta (APIs, autenticação, UI)
- Privacidade de dados e segurança priorizadas
Por favor, me mande uma mensagem antes de encomendar para discutirmos seus requisitos do projeto!
Conheça mais sobre Mohsin Khan
Mohsin Khan
Professional AI,ML and Full Stack Develpper With Over 4 years of Experience
- A partir dePaquistão
- Membro desdeout. de 2020
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega5 anos
Idiomas
Urdu, Inglês, Panjabi
Highly professional ML & A.I Engineer with over 4 years of industrial experience in the domain of AI, ML, and Data Science. Moreover i have 5 years of Web and App development. I am well versed with suystem design, data base design, creating and shipping ML/AI model's weights in real time production on GCP and Digital Ocean cloud platforms.
I have designed, owned and deployed end-to-end projects in following domains
i) Computer Vision
ii) NLP | RAG | LLMS
iii) Agentic AI
iv) Cloud Deployment (GCP and Digital Ocean)
v) Full Stack Web and App development
vi) Complete inventory and POS ERP app.
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Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Podemos hospedar o LLM localmente para garantir 100% de privacidade e segurança dos dados?
Sim! Posso implantar modelos de código aberto como DeepSeek, LLaMA ou BERT usando Ollama no seu servidor local ou em uma nuvem privada. Isso garante que os dados proprietários da sua empresa nunca saiam da sua infraestrutura nem toquem APIs de terceiros.
Qual é a diferença entre integrações RAG e MCP Protocol?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite que a IA pesquise e recupere informações precisas dos seus documentos personalizados ou bancos de dados vetoriais (como Pinecone) sem alucinações. MCP (Model Context Protocol) permite que agentes IA se conectem de forma dinâmica a sistemas externos, ferramentas e servidores.
O chatbot pode se integrar ao nosso CRM existente, banco de dados SQL ou ferramentas de fluxo de trabalho?
Absolutamente. Eu crio integrações personalizadas para bancos de dados SQL/NoSQL, CRMs e ferramentas de fluxo de trabalho como n8n e Dialogflow. Dependendo da sua configuração, podemos automatizar ações como captura de leads, sincronização de dados ou resolução automática de tickets diretamente no seu sistema.
Como lidamos com custos de API para OpenAI ou hospedagem em nuvem?
Custos de API (como OpenAI, Pinecone ou hospedagem) são cobrados diretamente na sua conta. Vou te orientar passo a passo para configurar suas contas de desenvolvedor e otimizar configurações de modelo (limites de tokens, cache e modelos de código aberto) para manter os custos operacionais o mais baixo possível.
Quais formatos e fontes o sistema RAG pode ingerir?
O pipeline RAG pode ingerir quase qualquer fonte de dados, incluindo PDFs, DOCX, CSVs, JSON, links da web, arquivos de texto simples e esquemas de bancos de dados SQL.
O que você precisa de mim antes de começarmos o projeto?
Para começar, envie um breve panorama do seu fluxo de trabalho empresarial, as fontes de dados que você quer conectar e qualquer requisito de stack tecnológica. Se não tiver certeza sobre a arquitetura, pode enviar uma mensagem — vamos discutir a melhor configuração técnica para o seu orçamento e objetivos!
