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Vou construir pipeline de visão por IA com LLM, RAG, OpenCV e Python
Abdul Rafeh
Sobre este Serviço
Tradução automática
Eu construo pipelines de visão por IA de ponta a ponta, combinando Visão Computacional, LLM e RAG em um sistema inteligente que detecta, analisa e raciocina sobre imagens e vídeos em tempo real usando OpenCV, Python e modelos de linguagem de última geração.
Projetos entregues:
- Sistema completo de vigilância em tempo real com YOLOv8, OpenCV e relatórios automáticos de incidentes com LLM
- Sistema visual RAG que extrai e raciocina sobre documentos legais digitalizados
- Plataforma de inteligência de documentos OCR com motor de avaliação de LLM e usuários reais pagando
- Monitoramento de prateleiras de varejo detectando gaps de estoque e gerando relatórios de reposição com LLM
- Pipeline de detecção de destaques esportivos com detecção de eventos CV e comentários com LLM
O que eu construo:
- Detecção, rastreamento, segmentação e classificação de pipelines de CV
- Sistemas RAG com bases de conhecimento personalizadas e recuperação de documentos
- Integração de LLM para raciocínio sobre dados visuais e de texto
- Pipelines OCR para extração de texto de documentos e imagens
- Aplicações web full stack com frontend em React e backend em FastAPI
- Implantação na nuvem com endpoints REST API limpos
Por que me escolher:
- Sistemas de IA multimodais reais implantados em produção
- Full stack CV, LLM, RAG, backend e frontend
- Código bem documentado e entrega pontual garantida
Conheça mais sobre Abdul Rafeh
Abdul Rafeh
ML , CV , OCR Solutions
- A partir dePaquistão
- Membro desdeout. de 2024
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega3 semanas
Idiomas
Inglês
I'm an AI Engineer and Full Stack Developer specializing in Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, and OCR systems. Whether you need a custom-trained model, a real-time object detection pipeline, or an intelligent document processing system I build production-ready solutions that actually work.
My work includes deployed CV pipelines, OCR-based evaluation platforms, and end-to-end ML solutions using Python, FastAPI, PyTorch, and OpenCV.
Fast delivery. Clean code. Real results. Let's build your AI solution.
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que exatamente é um pipeline de visão por IA e o que ele pode fazer?
Um pipeline de visão por IA combina Visão Computacional e LLM em um sistema único. Ele detecta e rastreia objetos usando OpenCV e YOLOv8, extrai significado de imagens e vídeos, e usa raciocínio com LLM para gerar respostas inteligentes, relatórios ou decisões — tudo automatizado de ponta a ponta.
Você pode integrar um sistema RAG com meus dados de imagens ou documentos existentes?
Sim. Eu construo pipelines RAG que conectam sua base de conhecimento personalizada a um sistema de visão. A camada de CV extrai dados visuais ou de texto, RAG busca conhecimento relevante, e o LLM gera respostas precisas e contextuais com base nos seus dados específicos.
Você pode criar uma aplicação web full stack ao redor do pipeline de visão por IA?
Com certeza. Eu entrego sistemas completos full stack com frontend em React, backend em FastAPI, integração com banco de dados e endpoints REST API, para que seu pipeline de IA seja acessível como uma aplicação web totalmente funcional desde o primeiro dia.
Quais tipos de fontes de imagens e vídeos seu sistema suporta?
O sistema funciona com streams de câmeras ao vivo, gravações de CCTV, vídeos gravados, documentos digitalizados, PDFs e imagens carregadas. Ele lida com entradas de baixa qualidade, oclusões e casos de borda do mundo real de forma confiável.
Você pode ajustar um LLM especificamente para o meu domínio de negócio?
Sim. Eu faço ajuste fino de LLMs de código aberto com seu conjunto de dados personalizado, para que o modelo compreenda seu domínio, terminologia e caso de uso específicos — entregando respostas muito mais precisas e relevantes do que um modelo genérico.
Você fornece código fonte, documentação e suporte pós-entrega?
Cada entrega inclui código fonte completo, comentários detalhados, documentação de configuração e um walkthrough, para que sua equipe possa manter e expandir o sistema de forma independente, sem depender de mim.
