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Vou construir sistemas de produção rag e llm com limites de segurança
sandeshkale.ai
Sobre este Serviço
Tradução automática
Eu projeto e entrego software de IA generativa de produção — pipelines RAG, orquestração de LLM e guardrails que permanecem precisos, auditáveis e rápidos.
Para quem isso é indicado:
- Equipes de produto / engenharia que adicionam IA a um app existente
- Fundadores que precisam de uma arquitetura real, não apenas um notebook de demonstração
- Equipes de BFSI / operações que se preocupam com confiabilidade e revisibilidade
O que você recebe:
- Arquitetura clara (roteador, recuperação, cache, guardrails)
- Integração funcional na sua stack (Node/TypeScript, APIs, n8n onde for adequado)
- Contratos tipados em torno das chamadas ao modelo ? o modelo propõe, o sistema decide
- Notas de entrega para sua equipe rodar
Contexto: mais de 10 anos em BFSI / software empresarial. Builds independentes incluem uma plataforma de análise de mercado (Next.js + multi-provider LLM), uma pipeline de inteligência de empregos e aplicativos web B2B de produção. Certificações: Confluent Kafka, DeepLearning.AI GenAI, GitHub Copilot GH-300. Portfólio: https://sandesh-portfolio-sable.vercel.app
Não incluso: amostras completas de produto não pagas, pagamento fora da plataforma antes de um pedido na Fiverr ou alegações de ranking garantido.
Conte-me seu caso de uso, stack e prazo ? Confirmarei o escopo antes de começarmos.
Conheça mais sobre sandeshkale.ai
sandeshkale.ai
AI Automation Engineer n8n RAG and LLM Integration
- A partir deÍndia
- Membro desdedez. de 2020
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Marata, Inglês, Hindi
I design and ship production software for enterprises — especially GenAI systems that must stay accurate, auditable, and fast.
10+ years in BFSI/core systems (IBM BPM/BAW, open banking, AKS, AS400 bridges). Now focused on LLM orchestration, RAG pipelines, guardrails, and multi-agent workflows with typed contracts over model calls.
Independent builds: market-analysis platforms (Next.js/Supabase + multi-provider LLM cascade), job-intelligence pipelines, and production B2B web apps.
Based in Singapore. Portfolio: https://sandesh-portfolio-sable.vercel.app
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Perguntas frequentes
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O que está incluído, o que preciso te fornecer e como funcionam o prazo e as revisões?
O escopo é definido antes de começar: uma implementação pronta para produção de GenAI/RAG/LLM ou uma revisão de arquitetura. Por favor, informe seu objetivo, acesso a código/dados/API e restrições. O prazo típico é de 7 a 14 dias. Inclui pensamento de produção e de guardrails; duas rodadas de revisão estão incluídas.
