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Crearé soluciones de Rag, LLM y IA agentic
Mohsin Khan
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Buscas sistemas RAG, agentes de IA o soluciones LLM? Construyo aplicaciones de IA listas para empresas, adaptadas a tus flujos de trabajo.
Como ingeniero de IA, convierto datos complejos en herramientas autónomas que ahorran tiempo, reducen costos y automatizan operaciones.
Qué ofrezco:
- Chatbots RAG a medida: conecta docs/bases de datos privadas usando Pinecone, LangChain y OpenAI/Ollama sin alucinaciones.
- Agentes de IA y protocolos MCP: sistemas multiagente con servidores MCP para dividir tareas dinámicamente e integrar herramientas.
- LLMs de código abierto: despliegues locales con DeepSeek, LLaMA y BERT para total privacidad de datos.
- Automatización e integraciones: conecta n8n, Dialogflow, CRMs y bases de datos SQL sin problemas.
- Transcriptores IA y agentes de voz: modelos rápidos de voz a texto multilingüe.
️ Stack tecnológico:
- Modelos y herramientas: OpenAI GPT-4, DeepSeek, LLaMA, LangChain, Hugging Face, PyTorch, TensorFlow
- Lenguajes: Python, TypeScript, JavaScript, React
Por qué elegirme?
- Arquitectura limpia y lista para producción
- Integración de extremo a extremo (APIs, autenticación, UI)
- Privacidad y seguridad de datos como prioridad
Envíame un mensaje antes de hacer el pedido para platicar tus requisitos del proyecto
Conoce a Mohsin Khan
Mohsin Khan
Professional AI,ML and Full Stack Develpper With Over 4 years of Experience
- DePakistán
- Miembro desdeoct 2020
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega5 años
Idiomas
Urdu, Inglés, Punjabí
Highly professional ML & A.I Engineer with over 4 years of industrial experience in the domain of AI, ML, and Data Science. Moreover i have 5 years of Web and App development. I am well versed with suystem design, data base design, creating and shipping ML/AI model's weights in real time production on GCP and Digital Ocean cloud platforms.
I have designed, owned and deployed end-to-end projects in following domains
i) Computer Vision
ii) NLP | RAG | LLMS
iii) Agentic AI
iv) Cloud Deployment (GCP and Digital Ocean)
v) Full Stack Web and App development
vi) Complete inventory and POS ERP app.
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Podemos alojar el LLM localmente para asegurar 100% de privacidad y seguridad de los datos?
¡Sí! Puedo desplegar modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA o BERT usando Ollama en tu servidor local o en una instancia de nube privada. Esto garantiza que los datos confidenciales de tu empresa nunca salgan de tu infraestructura ni accedan a APIs de terceros.
¿Cuál es la diferencia entre las integraciones RAG y MCP Protocol?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite que la IA busque y recupere información precisa de tus documentos personalizados o bases de vectores (como Pinecone) sin alucinaciones. MCP (Model Context Protocol) permite que los agentes de IA se conecten dinámicamente a sistemas externos, herramientas y servidores.
¿El chatbot puede integrarse con nuestro CRM existente, base de datos SQL o herramientas de flujo de trabajo?
Por supuesto. Construyo integraciones personalizadas para bases de datos SQL/NoSQL, CRMs y herramientas de flujo de trabajo como n8n y Dialogflow. Según tu configuración, podemos automatizar acciones como captación de leads, sincronización de datos o resolución de tickets directamente en tu sistema.
¿Cómo manejamos los costos de API para OpenAI o el hosting en la nube?
Los costos de API (como OpenAI, Pinecone o hosting) se facturan directamente a tu cuenta. Te guiaré paso a paso para configurar tus cuentas de desarrollador y optimizar las configuraciones del modelo (límites de tokens, caché y modelos de código abierto) para mantener los costos operativos lo más bajos posible.
¿Qué formatos y fuentes puede ingerir el sistema RAG?
La tubería RAG puede ingerir casi cualquier fuente de datos, incluyendo PDFs, DOCX, CSV, JSON, enlaces web, archivos de texto y esquemas de bases de datos SQL.
¿Qué necesitas de mí antes de comenzar el proyecto?
Para comenzar, envía una breve visión general de tu flujo de negocio, las fuentes de datos que quieres conectar y los requisitos tecnológicos preferidos. Si no estás seguro de la arquitectura, envía un mensaje y discutiremos la mejor configuración técnica según tu presupuesto y tus objetivos.
