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Desarrollaré RAG personalizado, agentes de IA y automatización en Python para tu negocio
Hammad Ishaq
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Deja de pagar por demos de IA que se rompen en producción.
Soy un desarrollador de IA en Python que crea sistemas RAG, agentes de IA y automatización
que realmente funcionan las 24/7, no chatbots de juguete que hallucinan con datos reales.
LO QUE ENTREGÓ:
- Chatbots RAG que hablan con tus PDFs, Notion, sitios web con respuestas sin hallucination usando LangChain + Pinecone/pgvector
- Agentes de IA que llaman a herramientas, navegan, buscan, scrapean y ejecutan tareas reales
- Automatización en Python, backend con FastAPI, web scraping, automatización de flujos con n8n
- Integración de LLM GPT, Claude, Gemini, Llama en tu app existente
- Bases de datos vectoriales, pipelines de recuperación de nivel producción que escalan
POR QUÉ YO:
- Primero en producción: Escribo código que maneja casos extremos, no demos de Streamlit
- Tus claves API, tu código fuente, tus datos, sin dependencia de proveedores
- Comunicación clara y actualizaciones asíncronas en todo momento
- Garantía gratuita de 7 días para arreglar bugs en cada proyecto
TECNOLOGÍA:
Python, LangChain, FastAPI, OpenAI, Anthropic Claude, Pinecone, pgvector, AWS, n8n
Ideal para fundadores de SaaS, comercio electrónico, agencias y PYMES que necesitan IA real que funcione.
Escríbeme antes de ordenar para que pueda diseñar la arquitectura adecuada a tu caso de uso.
Conoce a Hammad Ishaq
Hammad Ishaq
AIML Engineer
- DePakistán
- Miembro desdemay 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglés, Punjabí, Árabe
My journey began in 2021 as a Node.js developer, but curiosity pulled me deep into machine learning, where I've spent years mastering deep learning, computer vision, predictive modeling, and model deployment at scale. Certified by Stanford, DeepLearning.AI, and IBM, I design and deploy production-grade ML systems, architect agentic AI pipelines and multi-agent workflows with LangChain and LangGraph, fine-tune LLMs, and build RAG architectures for context-aware AI. Skilled in end-to-end MLOps using Docker, FastAPI, and cloud platforms engineering intelligent systems that deliver real impact.
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Qué es RAG y por qué lo necesito?
RAG (Retrieval Augmented Generation) hace que la IA responda solo con tus datos — tus PDFs, sitio web o base de datos — en lugar de adivinar. Esto elimina hallucinations y mantiene las respuestas precisas. Si tu chatbot debe responder con hechos sobre tu negocio, necesitas RAG.
¿Con qué LLMs y herramientas trabajas?
GPT-5, GPT-4o, Claude (Anthropic), Gemini, Llama y Mistral. Para bases de datos vectoriales: Pinecone, pgvector, Qdrant, Chroma. Frameworks: LangChain, LlamaIndex, FastAPI. Elijo la pila adecuada según tu presupuesto y necesidades de privacidad.
¿Soy dueño del código fuente y los datos?
Sí, al 100%. Obtienes todo el código fuente, las claves API permanecen en tu cuenta y tus datos en tu infraestructura. Sin dependencia de proveedores. Puedo desplegar en tu AWS, GCP, o entregarlo para que tu equipo lo implemente.
¿Necesito proporcionar claves API?
Sí. Proporcionas tus propias claves API de OpenAI, Anthropic u otros LLM para que controles uso y facturación. Te guiaré en la configuración si eres nuevo en esto.
¿El agente de IA puede conectarse a mis herramientas existentes?
Sí. Integro con HubSpot, Salesforce, Slack, Notion, Google Drive, WhatsApp, Zapier, n8n y cualquier herramienta con API. Los agentes pueden leer datos, crear registros y activar flujos automáticamente.
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Una descripción clara del problema, datos de ejemplo (PDFs, hojas, URLs) y acceso a APIs o cuentas que el agente debe conectar. Una llamada corta o un hilo de mensajes me ayuda a definir el alcance correctamente.
