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Integraré LLMs en tu aplicación de Python usando OpenAI, Gemini o modelos de código abierto
Manas J
Acerca de este Servicio
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¿Ya tienes una aplicación en Python? La haré inteligente.
Integro modelos de lenguaje grande en aplicaciones existentes de manera limpia, eficiente y pensada para producción. Ya sea que necesites un bot de soporte al cliente, un resumidor de documentos, un asistente de código o una interfaz conversacional de múltiples turnos, ya lo he construido.
He implementado sistemas con LLM usando OpenAI, Google Gemini y Anthropic Claude, incluyendo un asistente de IA con reconocimiento de voz que fue reconocido en el Google GenAI Hackathon 2025. También he creado un marco de evaluación de 7 métricas para medir la calidad de salida, así que no solo integro modelos, sino que me aseguro de que realmente funcionen.
Lo que obtienes:
Integración de LLM con tu proveedor preferido
Respuestas en streaming vía SSE o WebSocket
Memoria de conversación de múltiples turnos
Uso de herramientas y llamadas a funciones
Endpoints limpios de FastAPI que tu frontend puede llamar
Código fuente + documentación
Funciona con OpenAI, Gemini, Claude, Mistral, LLaMA o cualquier modelo de HuggingFace.
Contáctame antes de ordenar, cada integración es diferente y quiero definir bien el alcance.
Conoce a Manas J
Manas J
Freelance AI Engineer
- DeIndia
- Miembro desdemay 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Hindi, Oriya, Inglés, Punjabí
I am an AI Engineer and Backend Developer specializing in RAG pipelines, multi-agent systems, and LLM fine-tuning. I have extensive experience building production-grade backends with FastAPI, Celery, and Docker, and I have successfully led teams in high-stakes environment to deliver complex ML solutions.
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Mi porfolio
FAQ
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¿Qué proveedores de LLM soportas?
OpenAI (GPT-4, GPT-3.5), Google Gemini, Anthropic Claude y modelos de código abierto vía Ollama o HuggingFace. También puedo trabajar con cualquier proveedor que tenga una API compatible con OpenAI.
¿Puedes agregar capacidades de LLM a mi código existente?
Sí, ese es el caso de uso principal. Me integraré de forma limpia en tu arquitectura sin necesidad de reescribir. Solo necesito acceso a tu repositorio y una descripción de lo que quieres que haga el LLM.
¿Cuál es la diferencia entre esto y una pipeline RAG?
Una integración básica de LLM conecta tu app con un modelo para tareas de generación — chat, resumen, clasificación. Una pipeline RAG añade una capa de recuperación para que el modelo responda desde tus documentos específicos. Si necesitas RAG, revisa mi otro gig.
¿La integración funcionará en producción o solo localmente?
En producción. Entrego código listo para Docker con gestión de claves API basada en entorno, manejo de errores y conciencia de límites de tasa. No es un script que funciona solo en mi máquina.
¿Puedes agregar evaluación para que sepa la calidad de salida del LLM?
Sí, como complemento. He creado un marco de evaluación con 7 métricas que cubren relevancia, fidelidad, tasa de alucinaciones y más. Contáctame si quieres que incluya esto.
