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Ich erstelle eine maßgeschneiderte generative AI-Lösung und Rag-Pipeline mit langchain und python
Shaheer shah
Level 1
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Läuft dein Unternehmen noch ohne AI?
Ich bin Shaheer, Computer-Ingenieur und Spezialist für GenAI
mit Expertise in LLMs, RAG-Pipelines, Agentic
AI und LangChain. Ich entwickle maßgeschneiderte AI-Lösungen
die deine Arbeitsabläufe automatisieren und dein
Geschäft intelligenter machen.
WAS ICH BAUE:
- Maßgeschneiderte RAG-Pipeline für deine Dokumente
- Feinabstimmung von LLMs auf deine Geschäftsdaten
- AI-Agenten, die autonom denken und handeln
- Intelligenter Chatbot mit Speicher und Kontext
- Dokumenten-Q&A- und Zusammenfassungssysteme
- Automatisierte AI-Arbeitsabläufe mit AgenticAI
MEIN TECH-STACK:
- ️ LangChain, LlamaIndex, HuggingFace
- ️ OpenAI, Gemini, Mistral, LLaMA
- ️ Python, FastAPI, Streamlit, Flask
- ️ ChromaDB, Pinecone, FAISS
BELIEBTE ANWENDUNGSFÄLLE:
- Rechtsdokumenten-AI-Assistent
- Kundenservice-AI-Automatisierung
- HR-Lebenslauf-Überprüfungssystem
- Medizinischer Bericht-Zusammenfassung
- E-Commerce-Produkt-AI-Generator
- Maßgeschneiderter Wissensdatenbank-Chatbot
WARUM DU MICH WÄHLEN SOLLTEST:
- Spezialist für GenAI, RAG und AgenticAI
- Computer-Ingenieur, produktionsbereiter Code
- 5,0 Bewertung, 1 Stunde Reaktionszeit
- Komplett getestete Lösung bei jedem Auftrag
- Nur Aufträge annehmen, die ich 100% perfekt liefere
️ HINWEIS: Schreibe mir zuerst deine Anwendungsfall. Ich bestätige die Machbarkeit innerhalb von 1 Stunde und
übernehme nur Projekte, die ich 100% perfekt liefere.
Lerne Shaheer shah kennen
Shaheer shah
Computer engineer
Level 1
- AusPakistan
- Mitglied seitSept. 2025
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung2 Wochen
Sprachen
Englisch, Urdu, Französisch, Deutsch, Arabisch
I am Shaheer, a Computer engineer from NUST with a passion for building intelligent, data-drivensolutions that solve real world business problems.I specialize in four core areas: Machine Learning , Deep Learning model development, NaturalLanguage Processing ,AI Chatbot development, Python Web Scraping , Data Extraction, and IoT based Smart Device solutions using Python.My technical expertise includes Python,TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, BeautifulSoup,Selenium, Scrapy, LangChain, HuggingFace,FastAPI, and Streamlit.My goal is simple — understand your problem.
Automatische Übersetzung
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Q: Welche Informationen benötigst du, um mein GenAI- oder RAG-Projekt zu starten?
A: Ich brauche deine Anwendungsbeschreibung, das bevorzugte AI-Modell (OpenAI, Gemini, oder Open Source), deine Dokumente oder Daten für die RAG-Pipeline und dein gewünschtes Ausgabeformat. Schreib mir zuerst, und ich leite dich innerhalb von 1 Stunde durch alles.
Q: Kannst du AI in meine bestehende Website oder Anwendung integrieren?
A: Ja, absolut. Ich kann jedes LLM oder RAG-System in deine bestehende Web-App, API oder Software mit Python, FastAPI oder Flask integrieren. Ich analysiere dein aktuelles System zuerst und bestätige die Kompatibilität, bevor ich beginne.
Q: Mit welchen AI-Modellen arbeitest du?
A: Ich arbeite mit OpenAI GPT-4, Gemini, Mistral, LLaMA und jedem HuggingFace-Modell. Außerdem baue ich maßgeschneiderte RAG-Systeme mit LangChain, LlamaIndex, ChromaDB, Pinecone und FAISS. Wenn du ein spezielles Modell im Sinn hast, nenne es einfach, und ich bestätige die Unterstützung.
Q: Erhalte ich den vollständigen Quellcode nach Projektabschluss?
A: Ja — jeder Auftrag beinhaltet vollständigen, gut kommentierten Python-Quellcode, requirements-Datei, README-Dokumentation und Installationsanleitung. Du besitzt 100% des Codes und kannst ihn ohne Einschränkungen modifizieren oder überall deployen.
Q: Wie gehst du mit meinen privaten Geschäftsdaten und Dokumenten um?
A: Deine Daten sind absolut sicher. Ich verwende deine Dokumente nur, um deine RAG-Pipeline aufzubauen, und teile oder speichere sie nach Projektabschluss niemals. Alle Arbeiten erfolgen privat, und bei Bedarf unterschreibe ich eine NDA. Deine Geschäftsdaten bleiben zu 100% vertraulich.
