Vou desenvolver um MVP full stack de IA SaaS com RAG personalizado e banco de dados

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Naveed Ahmed
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develop a full stack ai saas mvp with custom rag and database
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Sobre este Serviço

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Transforme sua visão de produto de IA em um MVP SaaS escalável e pronto para produção. Eu projeto e engenheiro plataformas de IA web e mobile full-stack com pipelines RAG personalizados.


Ao invés de usar ferramentas no-code improvisadas, escrevo códigos limpos e modulares usando Next.js 14, Flutter, FastAPI e Supabase. Você terá um produto de software sustentável, pronto para aquisição de usuários e demonstrações para investidores.


O QUE O MVP INCLUI:

Arquitetura full-stack: aplicativo web Next.js 14 ou cliente mobile cross-platform Flutter

Backend de alto desempenho: endpoints assíncronos FastAPI com respostas em streaming (SSE)

Pipelines RAG personalizadas: configuração de banco de vetores com busca semântica híbrida e parsing de documentos

Camada de autenticação e dados: autenticação de usuários com Supabase/PostgreSQL, estado de sessão e histórico de conversas

Implantação: configuração de Docker containerizada com guias de implantação em produção (Vercel, Render, AWS)


COMO TRABALHAMOS:

1. Chamada de arquitetura do produto: definimos escopo, fluxos de usuário e esquemas de banco de dados.

2. Entrega de marcos: atualizações progressivas com links de revisão em staging.

3. Entrega final: transferência completa do repositório GitHub, documentação da API e demonstração explicativa.


Envie uma mensagem para agendar sua revisão de arquitetura antes de fazer seu pedido.

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Conheça mais sobre Naveed Ahmed

Naveed Ahmed

Custom RAG and Full Stack AI Integration Engineer

  • A partir dePaquistão
  • Membro desdefev. de 2026

  • Idiomas

    Inglês, Urdu, Hindi
Struggling with AI chatbots that hallucinate or leak sensitive company data? I build private, custom RAG pipelines and intelligent assistants grounded strictly in your business documents and APIs. Using Python, LangChain, Pinecone, and FastAPI, I engineer low-latency vector search and source-attributed responses. Proven by RepoRAG: an automated codebase assistant delivering sub-second semantic retrieval across complex repositories. You get clean, production-ready code and direct communication. Message me with your data format for an architecture review in 1 hour.

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