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Vou construir aplicações de IA com graphrag, rag e neo4j
Shaza
Sobre este Serviço
Tradução automática
Precisa de um sistema GraphRAG que realmente funcione além de demonstrações?
Eu crio soluções GraphRAG prontas para produção usando Neo4j e infraestrutura moderna de LLM para busca, análise e recuperação inteligente de conhecimento.
O que você recebe:
- Arquitetura e implementação do GraphRAG
- Integração com Neo4j e modelagem de grafos
- Ingestão e pré-processamento de dados
- Pipeline de recuperação e consulta
- Integração com API
- Implantação em Docker
- Documentação e orientação para configuração
Casos de uso:
- Assistentes de conhecimento interno
- Análise de ameaças e incidentes
- Busca empresarial
- Descoberta de relacionamentos
- Análises alimentadas por IA
Pilha tecnológica disponível:
Neo4j, Python, Docker, Streamlit, vLLM, pipelines RAG
Antes de fazer seu pedido, envie seus requisitos e eu ajudarei a definir a melhor arquitetura para seu caso de uso.
Conheça mais sobre Shaza
Shaza
- A partir dePaquistão
- Membro desdeout. de 2019
- Última entrega4 anos
Idiomas
Inglês
Hi, I’m Shaza!
I'm an AI Engineer focused on building production-ready AI systems that go beyond prototypes.
I specialize in:
• RAG & GraphRAG systems
• Neo4j and knowledge graphs
• Local LLM & vLLM deployment
• Dockerized AI infrastructure
• Streamlit AI applications
• Performance optimization
I deliver clean architecture, scalable deployments, clear documentation, and reliable execution.
Whether you need an AI assistant, internal search, GraphRAG pipeline, or end-to-end deployment, I build practical AI solutions designed for real-world use.
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais informações você precisa antes de começar?
Por favor, compartilhe seu caso de uso, fontes de dados, provedor de LLM preferido, requisitos de implantação e resultados esperados. Se estiver em dúvida, posso ajudar a definir a arquitetura.
Você trabalha com conjuntos de dados e bancos de dados existentes?
Sim. Posso integrar dados estruturados e não estruturados existentes em pipelines GraphRAG e conectar bancos de dados suportados.
Quais tecnologias você usa?
Dependendo dos requisitos, trabalho com Neo4j, Python, Docker, Streamlit, vLLM, pipelines RAG, APIs e ferramentas modernas de IA.
Você consegue fazer a implantação da solução?
Sim. As opções de implantação podem incluir ambientes locais, configurações Dockerizadas, servidores e configurações prontas para produção, dependendo do pacote.
Você oferece suporte após o parto?
Sim. Suporte pós-entrega e melhorias adicionais podem ser organizados se necessário.
E se eu não souber qual pacote escolher?
Envie seus requisitos e recomendarei o melhor pacote antes de fazer seu pedido.
Você pode trabalhar com LLMs personalizados ou modelos locais?
Sim. Posso suportar implantações de modelos locais e hospedados, dependendo da compatibilidade e dos requisitos do projeto.
A afinação do modelo está incluída?
Não. Este serviço foca na arquitetura GraphRAG e sistemas de recuperação. A afinação pode ser discutida separadamente, se necessário.
O sistema funcionará com dados privados/internos da empresa?
Sim, sistemas GraphRAG podem ser projetados para trabalhar com bases de conhecimento internas e conjuntos de dados privados.
