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Diseñaré integraciones de AI personalizadas y pipelines RAG usando python
Shafi U
Acerca de este Servicio
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Los wrappers genéricos de ChatGPT fallan a gran escala. Necesitas una integración de AI personalizada anclada a tus datos privados.
Como Ingeniero de AI Full Stack, diseño infraestructuras avanzadas de Python AI. Evito scripts básicos para construir ecosistemas complejos de Integración LLM. Ya sea que necesites un backend SaaS o un pipeline RAG a medida para búsqueda semántica, desarrollo agentes de AI personalizados para razonamiento en múltiples pasos.
Entregables arquitectónicos:
- RAG empresarial: recuperación de alta fidelidad mediante vectores DBs (Milvus, Pinecone) para AI sin alucinaciones.
- Orquestación LLM: enrutamiento dinámico mediante OpenRouter y LiteLLM Server para inferencia optimizada.
- Aplicaciones de AI personalizadas: sinergia full-stack que conecta backends Python/FastAPI con frontends Next.js.
- Motores de razonamiento: lógica autónoma mediante AWS Bedrock Agentcore y LangChain.
La ventaja de ingeniería:
- Arquitectura de sistemas: construyo infraestructuras de AI resilientes, no solo llamadas API.
- Seguridad de datos: aislamiento empresarial para APIs de OpenAI, Claude y Llama.
- Propiedad: entrega de código fuente limpio y completamente documentado.
Envíame tus requisitos. Vamos a diseñar tu sistema de AI hoy mismo.
Conoce a Shafi U
Shafi U
Full Stack AI Engineer
- DePakistán
- Miembro desdejul 2023
Idiomas
Urdu, Inglés
Hi, I’m Shafi, a Full Stack AI Engineer architecting enterprise web apps, custom AI agents, and advanced n8n automation. I bypass fragile templates to engineer robust, scalable systems.
My expertise spans modern web development (Next.js, React), secure Python backends, and seamless workflow automation. I build high-performance SaaS platforms, custom APIs, and multi-agent AI ecosystems using advanced LLMs.
From dynamic web interfaces to autonomous backend engines, I deliver bulletproof architecture. Let’s scale your business. Message me today!
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Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Cómo aseguras que los datos de mi empresa permanezcan seguros durante la integración de AI?
Diseño backends seguros en Python con vectores DBs aislados (Milvus/PostgreSQL). Los datos se procesan mediante APIs de nivel empresarial (AWS Bedrock, Anthropic) con políticas estrictas de no retención, garantizando que tus datos propietarios nunca entrenen modelos públicos.
¿Puedes evitar que el agente de AI alucine o invente hechos?
Sí. Diseño pipelines RAG avanzados usando búsqueda semántica y bases de datos vectoriales. Esto limita al LLM a solo sintetizar respuestas a partir de tus documentos empresariales inyectados, eliminando completamente las alucinaciones y garantizando resultados fácticos.
¿Cómo conectas el backend de AI personalizado con mi software existente?
Como ingeniero full stack, construyo endpoints robustos en FastAPI con Python que conectan sin problemas tus nuevos agentes de AI con cualquier frontend (Next.js, React) o plataforma SaaS existente. Recibes APIs completamente documentadas y listas para producción para despliegue inmediato.
¿Cómo gestionamos los costos de API al escalar sistemas multi-agente?
Implemento LiteLLM Server y OpenRouter en tu arquitectura. Esto permite enrutamiento dinámico de modelos—cambiando automáticamente entre GPT-4, Claude o Llama según la complejidad de la tarea—maximizando el rendimiento de inferencia y reduciendo drásticamente los costos de API.
¿Propiedad del código fuente y la infraestructura de AI después de la entrega?
Por supuesto. Entrego código Python completamente documentado y la arquitectura del sistema. Ya sea alojado en AWS Bedrock o en servidores en la nube personalizados, conservas el 100% de la propiedad y control sobre tu pipeline de AI, agentes y endpoints de integración.
