Construiré una aplicación web de IA personalizada, integración de OpenAI llm o agente de IA


Acerca de este Servicio
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¿Buscas un ingeniero de software senior para integrar OpenAI, LLMs personalizados o agentes de IA autónomos en tu plataforma web? ¡Estás en el lugar correcto!
Poseo una licenciatura y maestría en Ciencias de la Computación e Ingeniería con más de 13 años de experiencia en ingeniería full-stack. Diseño aplicaciones de IA seguras y listas para producción, pensadas para una escalabilidad a largo plazo.
Servicios principales:
Integración de LLM y API: OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, Meta Llama
Sistemas RAG y búsqueda vectorial: sistemas de preguntas y respuestas, bases de conocimiento
Agentes de IA y flujos de trabajo: flujos de trabajo autónomos personalizados con LangChain, CrewAI y LlamaIndex
Arquitectura full-stack: FastAPI, Python (Django), Node.js, Next.js y backend en React
Nube y DevOps: despliegue en Azure/AWS, contenedores Docker, limitación de tasa y gestión de claves
Por qué importa la arquitectura:
Optimización de tokens: capas de caché (Redis) para reducir tus gastos mensuales en API de IA.
Seguridad empresarial: manejo seguro de claves, limitación de tasa y permisos basados en roles.
Código limpio: código fácil de mantener y escalar para los equipos de desarrollo.
Envíame un mensaje antes de hacer tu pedido para escoger la mejor arquitectura de IA para tu proyecto!
Conoce a Shafiqul K.
Senior Software Engineer MSc CS, Full Stack, Cloud and AI Integration Specialist
- DeBangladesh
- Miembro desdeago 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Bengalí, Inglés
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FAQ
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¿Puedes conectar las APIs de OpenAI o Claude a mi aplicación web existente?
¡Sí! Puedo crear endpoints personalizados en REST API usando FastAPI, Django o Node.js para integrar funciones de IA y modelos de LLM directamente en tu aplicación web o base de datos existentes.
¿Cómo controlas los costos mensuales de la API de IA?
Diseño pipelines de optimización de tokens, técnicas de compresión de prompts y capas de caché en Redis para mantener bajos y predecibles los costos de uso de la API de OpenAI/Claude.
¿Qué se necesita para construir un sistema RAG (preguntas y respuestas con documentos) personalizado?
Solo necesitas proporcionar tus documentos fuente ( PDFs, archivos de texto, exportaciones de bases de datos o enlaces web). Yo manejo las incrustaciones vectoriales, la configuración de la base de datos vectorial (Pinecone/ChromaDB) y los pipelines de recuperación.
¿Obtengo la propiedad total del código fuente?
¡Sí! Todo el código fuente personalizado, scripts de configuración y documentación técnica se incluyen al completar el pedido.

