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Construiré una pipeline RAG y una aplicación LLM para tu negocio
Malik Ramzan
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas un sistema RAG confiable que pueda responder preguntas de tus documentos privados y datos empresariales? Crearé una solución personalizada de Retrieval-Augmented Generation (RAG) usando tecnologías modernas de LLM y bases de datos vectoriales.
Mi implementación de RAG puede incluir procesamiento de documentos, segmentación de texto, embeddings, búsqueda semántica, integración con bases de datos vectoriales, pipelines de recuperación e integración con LLM para generar respuestas precisas y contextualmente relevantes.
Puedo construir aplicaciones RAG para:
Preguntas y respuestas en PDF y documentos
Bases de conocimientos de IA
Chatbots de datos empresariales
Asistentes de documentos privados
Sistemas de soporte al cliente
Aplicaciones personalizadas de LLM
Sistemas de búsqueda semántica
Puedo trabajar con Python, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Hugging Face, FAISS, ChromaDB, Pinecone y otras herramientas modernas de IA.
Recibirás código limpio, funcional y bien estructurado, adaptado a tus requisitos.
Contáctame antes de ordenar para que podamos discutir tus datos, requisitos y la mejor arquitectura RAG para tu proyecto.
Conoce a Malik Ramzan
Malik Ramzan
AI ML Engineer Computer Vision LLM RAG Expert
- DePakistán
- Miembro desdeago 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Urdu, Inglés
I’m an AI & Machine Learning specialist focused on building practical AI solutions. My expertise includes LLM integration and fine-tuning, RAG systems, AI API integration, computer vision, CNNs, neural networks, deep learning, and machine learning. I build AI chatbots, document Q&A systems, RAG pipelines, computer vision applications, and custom AI models tailored to client needs.
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Qué tipos de documentos puedes usar?
Puedo trabajar con PDFs, TXT, DOCX, CSV, JSON, contenido web y otros datos estructurados o no estructurados, según los requisitos del proyecto.
¿Qué tecnologías utilizas para RAG?
Puedo usar Python, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Hugging Face, FAISS, ChromaDB, Pinecone, PostgreSQL/pgvector y otras tecnologías de IA adecuadas.
¿Puedes integrar RAG en mi aplicación existente?
Sí. Puedo integrar una pipeline RAG en una aplicación web existente, backend, chatbot o sistema impulsado por IA mediante APIs.
¿Puedes usar mi LLM o base de datos vectorial preferida?
Sí. Puedo trabajar con LLMs y bases de datos vectoriales compatibles según tus requisitos, incluyendo modelos de OpenAI y Hugging Face y tiendas de vectores populares.
¿Recibiré el código fuente?
Sí. El código fuente está incluido según el paquete seleccionado. Se puede agregar documentación adicional y comentarios detallados en el código cuando sea necesario.
¿Proporcionas ajuste fino de LLM?
El ajuste fino de LLM es un servicio separado. Si necesitas LoRA, QLoRA o ajuste personalizado de modelos, contáctame para una oferta personalizada.
¿Puedes trabajar con documentos empresariales sensibles o privados?
Sí. Puedo construir sistemas RAG diseñados en torno a tus datos y requisitos de despliegue. Por favor, discute tus necesidades de seguridad, privacidad y hosting antes de ordenar.
