Explorar las categorías
Explora
Fiverr Pro
Español
$
USD
Crearé aplicaciones de IA con graphrag, rag y neo4j
Shaza
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas un sistema GraphRAG que realmente funcione más allá de las demos?
Construyo soluciones GraphRAG listas para producción usando Neo4j y una infraestructura moderna de LLM para búsqueda, análisis y recuperación inteligente de conocimientos.
Lo que obtienes:
- Arquitectura e implementación de GraphRAG
- Integración con Neo4j y modelado de grafos
- Ingesta y preprocesamiento de datos
- Canales de recuperación y consulta
- Integración con API
- Despliegue en Docker
- Documentación y guía de configuración
Casos de uso:
- Asistentes de conocimiento internos
- Análisis de amenazas e incidentes
- Búsqueda empresarial
- Descubrimiento de relaciones
- Analíticas impulsadas por IA
Pila tecnológica disponible:
Neo4j, Python, Docker, Streamlit, vLLM, pipelines RAG
Antes de ordenar, envíame tus requisitos y te ayudaré a definir la mejor arquitectura para tu caso de uso.
Conoce a Shaza
Shaza
- DePakistán
- Miembro desdeoct 2019
- Última entrega4 años
Idiomas
Inglés
Hi, I’m Shaza!
I'm an AI Engineer focused on building production-ready AI systems that go beyond prototypes.
I specialize in:
• RAG & GraphRAG systems
• Neo4j and knowledge graphs
• Local LLM & vLLM deployment
• Dockerized AI infrastructure
• Streamlit AI applications
• Performance optimization
I deliver clean architecture, scalable deployments, clear documentation, and reliable execution.
Whether you need an AI assistant, internal search, GraphRAG pipeline, or end-to-end deployment, I build practical AI solutions designed for real-world use.
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Qué información necesitas antes de empezar?
Por favor comparte tu caso de uso, fuentes de datos, proveedor de LLM preferido, requisitos de despliegue y resultados esperados. Si no estás seguro, puedo ayudarte a definir la arquitectura.
¿Trabajas con conjuntos de datos y bases de datos existentes?
Sí. Puedo integrar datos estructurados y no estructurados existentes en pipelines GraphRAG y conectar bases de datos soportadas.
¿Qué tecnologías utilizas?
Dependiendo de los requisitos, trabajo con Neo4j, Python, Docker, Streamlit, vLLM, pipelines RAG, APIs y herramientas modernas de IA.
¿Puedes implementar la solución?
Sí. Las opciones de despliegue pueden incluir entornos locales, configuraciones en Docker, servidores y configuraciones listas para producción, según el paquete.
¿Ofrecen soporte después de la entrega?
Sí. Se puede ofrecer soporte post-entrega y mejoras adicionales si es necesario.
¿Qué pasa si no sé qué paquete elegir?
Envíame tus requisitos y te recomendaré el mejor paquete antes de ordenar.
¿Puedes trabajar con LLMs personalizados o modelos locales?
Sí. Puedo soportar despliegues de modelos locales y alojados, dependiendo de la compatibilidad y los requisitos del proyecto.
¿Incluye ajuste fino del modelo?
No. Este gig se enfoca en la arquitectura GraphRAG y sistemas de recuperación. La afinación puede discutirse por separado si es necesaria.
¿El sistema funcionará con datos privados o internos de la empresa?
Sí, los sistemas GraphRAG pueden diseñarse para trabajar con bases de conocimientos internas y conjuntos de datos privados.
