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Vou construir um chatbot RAG personalizado e ajustar finamente LLM nos seus dados
Naveed A
Sobre este Serviço
Tradução automática
Cansado do ChatGPT alucinar nos seus documentos internos?
Ferramentas de IA genéricas não entendem seus contratos, SOPs, especificações de produtos ou histórico de clientes
e vazam seus dados para APIs externas.
Eu crio sistemas de IA privados e precisos treinados na SUA base de conhecimento.
O que você recebe:
- Pipeline RAG usando LangChain, LlamaIndex, Pinecone ou Weaviate
- LLMs de código aberto ajustados finamente (Llama 3, Mistral, Qwen) via LoRA/QLoRA
- Estratégias personalizadas de chunking e embedding ajustadas ao seu tipo de documento
- Implantação em produção FastAPI, Docker, AWS/Modal/RunPod
- Relatórios de avaliação de precisão, taxa de alucinação, benchmarks de latência
- Pilha: Python, PyTorch, Hugging Face, LangChain, OpenAI, Anthropic
Por que trabalhar comigo:
- Código de nível de produção limpo, documentado, controlado por versão
- Comunicação clara, atualizações por escrito, sem jargões
- Privacidade de dados em primeiro lugar, opções de implantação local/privada sempre disponíveis
- Você possui todo o código-fonte, pesos do modelo e arquitetura
Me envie uma mensagem ANTES de fazer o pedido com: quantidade de documentos, tipos de arquivo e caso de uso. Eu
confirmarei a compatibilidade e o prazo em até 2 horas.
Apenas projetos sérios, vamos construir algo que realmente funcione em produção.
Conheça mais sobre Naveed A
Naveed A
Custom AI, ML, Data Science systems for your business
- A partir dePaquistão
- Membro desdejan. de 2023
Idiomas
Inglês
I build production-grade AI, machine learning, and data science solutions for businesses that need their tech to actually work — not just demo well.
Services include: custom RAG chatbots, LLM fine-tuning (Llama 3, Mistral, Qwen), recommendation systems for e-commerce, predictive ML models, Python notebook debugging, and end-to-end data science pipelines.
Stack: Python, PyTorch, TensorFlow, LangChain, FastAPI, Pandas, Scikit-learn, Hugging Face, Pinecone, Docker. Deployment-ready code, evaluation reports, and full ownership of what we build.
Serious projects only. Message me first to scope.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Meus dados proprietários serão enviados para OpenAI, Anthropic ou qualquer terceiro?
Somente se você optar por uma configuração de API hospedada (mais barata, mais rápida). Se privacidade de dados for inegociável, eu implanto com modelos de código aberto (Llama 3, Mistral) na sua infraestrutura ou nuvem privada — nada sai do seu ambiente. Vou recomendar o melhor caminho durante nossa discussão pré-pedido.
Quanto custarão os custos de computação e API na minha ponta?
Para uma configuração RAG padrão: aproximadamente US$ 70–$ 500 por mês para banco de dados vetorial (Pinecone ou equivalente), US$ 10–$ 50 por mês para embeddings, e US$ 200–$ 2.000 por mês para chamadas de API do LLM, dependendo do volume de tráfego. Ajuste fino é um custo de treinamento único. Forneço uma estimativa de custos por escrito antes de começarmos.
Você pode ajustar finamente com meus dados ou preciso usar RAG?
Ambos têm casos de uso válidos. RAG é melhor quando sua base de conhecimento é atualizada frequentemente e você precisa de citações de fontes. Ajuste fino é melhor quando você precisa de um estilo, formato ou vocabulário de domínio específico incorporado ao modelo. O pacote Premium combina ambos — vou recomendar a arquitetura certa.
Como você mede se o sistema realmente funciona?
Cada entrega inclui uma avaliação: um conjunto de teste retido de pares de perguntas e respostas, precisão de recuperação (recall@k), fidelidade da resposta (baseada no contexto recuperado), taxa de alucinação e benchmarks de latência. Você recebe os números, a metodologia e o conjunto de testes.
O que acontece após a entrega se algo quebrar em produção?
O pacote padrão inclui 7 dias de suporte para correção de bugs; o pacote premium inclui 30 dias mais uma ligação de consultoria de 60 minutos. Depois disso, ofereço contratos de manutenção contínua separadamente. Não abandono projetos — sistemas quebrados prejudicam minha reputação mais do que a sua.
