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Desarrollaré agentes de IA personalizados, sistemas RAG y aplicaciones LLM
Rabiul Khan
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Buscas un agente de IA personalizado o un sistema RAG construido con código real, no solo una plantilla sin código?
Soy un desarrollador de IA Full-Stack y entrenador de IA con experiencia en construir pipelines RAG listos para producción y sistemas multi-agente. Me enfoco en una arquitectura limpia, escalable y fácil de mantener.
Lo que puedo construir:
- Agentes de IA personalizados con planificación y llamadas a herramientas
- Sistemas RAG para PDFs, sitios web y bases de datos
- Flujos de trabajo multi-agente y orquestación
- Inteligencia de documentos y búsqueda con IA
- Aplicaciones web impulsadas por LLM
- Microservicios de IA con FastAPI/NestJS
- Búsqueda vectorial con PostgreSQL/pgvector
- API REST e integraciones con terceros
- Sistemas de chatbot de IA y base de conocimientos
Experiencia en proyectos reales:
Pipeline RAG de FarmIQ usando LangChain, embeddings y pgvector.
Arquitectura multi-agente de RepoGuard con agentes Planner, Specialist y Aggregator para análisis de código.
Pila tecnológica:
Python | FastAPI | TypeScript | Next.js | NestJS | PostgreSQL | pgvector | Redis | LangChain | OpenAI | Claude | Gemini | Groq
Por favor, envíame un mensaje antes de hacer tu pedido con tus requisitos para que pueda revisar el alcance y recomendar el paquete adecuado.
Conoce a Rabiul Khan
Rabiul Khan
Full Stack Engineer AI SaaS RAG Systems and Oracle APEX
- DeBangladesh
- Miembro desdefeb 2021
Idiomas
Inglés
Oracle Certified Full-Stack AI Developer with an MBA. I build production-grade AI SaaS platforms, RAG systems, and Oracle APEX enterprise apps using Next.js, PostgreSQL, Prisma, and LangChain.
My portfolio includes leading CodeArena, developing HirePilot (AI career platform with ATS scoring), and building FarmIQ (a RAG pipeline with pgvector). I focus on clean architecture, database performance, and scalable business solutions.
Please message me before ordering to discuss your project.
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FAQ
Traducción automática
¿Qué proveedores de LLM soportas?
Modelos compatibles como OpenAI, Claude, Gemini, Groq y modelos de código abierto, según los requisitos del proyecto.
¿También puedes construir el frontend?
Sí. Puedo construir aplicaciones de IA full-stack usando Next.js, React, FastAPI o NestJS.
¿Puedes configurar una base de datos vectorial?
Sí. Puedo trabajar con PostgreSQL y pgvector, junto con otras soluciones de bases de datos vectoriales adecuadas según el proyecto.
¿Cómo reduces las alucinaciones de IA?
Utilizo técnicas de recuperación, validación, salidas estructuradas y evaluación apropiadas para la aplicación.
¿Recibo el código fuente?
Sí. El código fuente está incluido según el paquete seleccionado y el alcance del proyecto acordado.
