Vou criar agentes de IA personalizados, chatbots rag e sistemas multiagente

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Munsif Muzammir
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Sobre este Serviço

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Precisa de um agente de IA pronto para produção ou um chatbot RAG que realmente funcione com seus dados, e não apenas um wrapper básico do ChatGPT?


Eu desenvolvo agentes de IA personalizados, sistemas multiagentes e pipelines RAG usando LangChain, LangGraph e LLMs modernos. Com mais de 4 anos de experiência prática entregando sistemas de produção reais (incluindo chatbots multiagentes, plataformas de IA governamentais e soluções de IA para saúde), foco em precisão, escalabilidade e código limpo que você pode possuir e expandir.


O que eu crio:

Chatbots RAG treinados com seus PDFs, sites, bancos de dados ou base de conhecimento

Sistemas multiagentes com chamadas de ferramentas, memória e fluxos de trabalho complexos (LangGraph)

Agentes de IA que podem agendar, buscar, calcular, resumir e tomar ações

Fine-tuning de LLM (LoRA / QLoRA) e otimização de modelos open-source

Busca semântica, recuperação híbrida e configuração de banco de vetores

Implantação completa na AWS, GCP ou Azure (Docker, FastAPI, Cloud Run, etc.)


Stack de tecnologia que uso diariamente:

LangChain LangGraph OpenAI / Claude / Gemini / LLMs open-source

Bancos de vetores (pgvector, Pinecone, Chroma, AlloyDB)

FastAPI Docker Redis MCP AWS / GCP / Azure


Você recebe

Código Python limpo e bem documentado

Arquitetura pronta para produção (não uma demonstração)

Propriedade do código fonte

Conheça mais sobre Munsif Muzammir

Munsif Muzammir

AI Engineer

  • A partir deSri Lanka
  • Membro desdemar. de 2022
  • Responde em aprox.:1 hora
  • Idiomas

    Inglês, Tâmil, Cingalês
Machine Learning Engineer with 4+ years of experience designing, developing, and deploying ML and Generative AI solutions. Skilled in Python, R, SQL, TensorFlow, PyTorch, and Scikit-learn. Experienced in data preprocessing, feature engineering, deep learning, LLMs, fine-tuning, prompt optimization, and RAG. Proven experience deploying ML/GenAI solutions across AWS, Azure, and GCP, with a strong focus on MLOps, model optimization, and delivering real-world impact.

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