Desarrollaré una pipeline RAG usando langchain, llamaindex y bases de datos vectoriales

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Muhammad Hammad
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develop a rag pipeline using langchain, llamaindex, and vector databases
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¿Quieres que tu IA responda preguntas usando TUS documentos? Creo pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizados que conectan tus datos privados (PDFs, sitios web, bases de datos) con LLMs como GPT-4 o Claude.

No hay alucinaciones, solo respuestas precisas y respaldadas por las fuentes a partir de tu propio contenido.


PERFECTO PARA: Bases de conocimiento internas para equipos Atención al cliente y FAQ Documentos legales, médicos o de investigación Q&A

LO QUE ENTREGO:

  • Ingesta de datos: Integración sencilla con PDFs, Word, CSV, Notion o URLs.
  • Configuración de bases de datos vectoriales: Pinecone, ChromaDB, FAISS o Weaviate.
  • Integración con LLM: GPT-4, Claude, Gemini o LLaMA.
  • Funciones avanzadas: Segmentación de texto, embeddings, reordenamiento y memoria de chat.
  • Interfaz: Una interfaz limpia en Streamlit o un backend en FastAPI.


️MI STACK TECNOLÓGICO: LangChain, LlamaIndex, OpenAI, HuggingFace, Docker y despliegue en la nube (AWS/Render).

¿POR QUÉ ELEGIRME? Obtén código limpio y listo para producción. No solo entrego el proyecto; también explico cómo funciona tu sistema para que tengas el control total.


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  • Lenguaje de programación

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Muhammad Hammad

Turning Raw Data into Intelligent AI Solutions

  • DePakistán
  • Miembro desdefeb 2025
  • Responde aprox. en:1 hora

  • Idiomas

    Urdu, Inglés
Hi, I'm an AI Engineer specializing in Generative AI, AI Agents, and intelligent automation. I build custom AI chatbots, RAG applications, LLM-powered solutions, and multi-agent systems using GPT-4, Claude, Gemini, Llama, LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, n8n, and Python. I also develop Machine Learning, Deep Learning, NLP, and Computer Vision solutions with PyTorch and TensorFlow. I deliver scalable, production-ready AI systems with clean, reliable code.

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