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Vou desenvolver app rag em streamlit para machine learning, visualização de dados
Saher P
5,0
5,0
Sobre este Serviço
Tradução automática
Você está procurando um aplicativo Streamlit profissional alimentado por IA que integre:
Geração aumentada por recuperação (RAG)
Modelos de aprendizado de máquina
Pipelines de NLP
Dashboards de dados interativos?
Você está no lugar certo!
O que eu ofereço:
- Aplicativos web Streamlit para ML, NLP e RAG
- Integração com Langchain, OpenAI, Hugging Face, etc.
- Interface limpa com filtros, gráficos e interação do usuário
- Implantação (opcional): Streamlit Cloud / Render / VPS
Pilha tecnológica:
Python, Streamlit, Pandas, Langchain, OpenAI, HuggingFace, Plotly
Por que me escolher?
- Mais de 3 anos de experiência em desenvolvimento de IA/ML
- Entrega rápida
- Código limpo e comentado
- Consultoria gratuita antes de começar
Vamos transformar sua ideia em um aplicativo web inteligente!
Envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para que possamos discutir seu projeto.
Conheça mais sobre Saher P
Saher P
Web Developer with 3 years of experience transform ideas into visual solutions
- A partir dePaquistão
- Membro desdemai. de 2025
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega11 meses
Idiomas
Inglês
🚀 Full-Stack Developer | AI Solutions Expert
I develop fast, secure, and scalable web applications using PHP (Laravel) and React, combined with intelligent AI solutions. From custom web development and REST APIs to chatbots, machine learning models, and data analysis, I deliver complete solutions that solve real business problems. I focus on clean code, performance, and reliability to ensure high-quality results.
📩 Available on Fiverr — Let’s build something impactful!
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
1. O que é um app RAG de IA?
Um app RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina um modelo de linguagem (LLM) com suas fontes de dados personalizadas ( PDFs, CSVs, bancos de dados, etc.). Ele busca o contexto relevante antes de gerar respostas inteligentes e precisas—perfeito para explicações de machine learning, análise de dados e sistemas de perguntas e respostas personalizados.
2. Quais tecnologias você usa na construção de apps RAG?
Eu uso: Streamlit para criar uma interface interativa Python para lógica de backend e manipulação de dados Langchain para conectar o LLM e o buscador de dados FAISS / ChromaDB para busca semântica baseada em vetores Modelos OpenAI / Groq / Hugging Face para inferência de IA Pandas, Seaborn, Matplotlib para visualização de dados
3. Posso fazer perguntas sobre meus próprios dados no app?
Sim! Eu configurarei o app para que você possa fazer upload de arquivos (CSV, PDF, Excel, TXT, JSON) e fazer perguntas sobre eles. O app busca informações relevantes e responde usando IA com contexto dos seus dados.
5. Vou receber o código fonte?
Sim, entrego: Código fonte completo em Python Script do app em Streamlit Instruções de configuração (requirements.txt, .env, chaves de API) Arquivos de teste e dados de exemplo (opcional) Guia de implantação (local e na nuvem)
Avaliações
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I isabel_sada
México
Saher worked exceptionally well and quickly to provide me with a project that exceeded my expectations in no time at all! I highly recommend working with her, her passion and knowledge is palpable through her work
1 dia
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