Integraré llm, ajustaré finamente lang chain y desarrollaré software
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Construyo aplicaciones de IA listas para producción usando LangChain, bases de datos vectoriales y ajuste fino. Más de 4 años en desarrollo full-stack, con más de 15 productos de IA entregados desde 2024.
Lo que entrego:
Desarrollo de software de principio a fin: backend, API, frontend, despliegue. Nada de scripts de juguete.
Integración de LLM con OpenAI, Claude o modelos de código abierto. Me encargo de prompts, memoria y optimización de costos de API.
Configuración de bases de datos vectoriales usando Pinecone/Supabase para RAG. Sube PDFs, Notion, documentos y chatea con tus datos.
Pipeline de Lang Chain para agentes, herramientas y flujos de trabajo de múltiples pasos. Código limpio y fácil de mantener.
Ajuste fino en tu conjunto de datos cuando RAG no sea suficiente. Tono consistente, experiencia en el dominio, menor latencia.
Casos de uso que entrego:
Chatbots de IA, analizadores de documentos, SaaS de IA, herramientas internas, IA de soporte al cliente, asistentes de investigación.
Mi proceso:
Llamada de descubrimiento, entrega de hitos, actualizaciones en Loom. Recibes el código fuente completo, sin bloqueo de proveedor. Optimizamos por precisión, velocidad y costo.
Tu información se mantiene privada. Si quieres que el desarrollo de software de IA se haga bien, con integración adecuada de LLM, bases de datos vectoriales, LangChain y ajuste fino cuando sea necesario, envíame tu idea.
¡Construyamos tu proyecto!
Conoce a ABDULREHMAN
Full stack developer
- DePakistán
- Miembro desdeabr 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué pila tecnológica utilizas?
Desarrollo aplicaciones de IA listas para producción: chatbots personalizados, aplicaciones RAG, plataformas SaaS de IA, analizadores de documentos, agentes de IA y herramientas internas de IA. Full-stack con integración de LLM usando OpenAI, Anthropic o modelos de código abierto vía LangChain.
¿Cómo maneja la seguridad y privacidad de los datos?
Construyo priorizando la seguridad: llamadas API encriptadas, sin almacenamiento de datos en mi sistema, arquitectura compatible con GDPR. Para datos sensibles, uso LLMs autohospedados o bases de datos vectoriales en las instalaciones. Tus datos nunca entrenan modelos públicos.
¿Cuál es la diferencia entre fine-tuning y RAG?
El ajuste fino enseña al modelo tu tono y datos específicos, ideal para resultados consistentes. RAG usa bases de datos vectoriales como Pinecone o Supabase para que la IA busque en tus documentos en tiempo real, ideal para datos grandes o en constante actualización. Recomendaré la mejor opción tras revisar tu caso de uso.
