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Ich entwickle maßgeschneiderten AI-Chatbot, Rag-App und Streamlit-Webapp
Muhammad Umer
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Suchst du nach einer hochwertigen, produktionsbereiten AI-Schnittstelle statt nach langweiligen Standardvorlagen? Dann bist du hier genau richtig!
Ich spezialisiere mich auf den Bau beeindruckender, moderner und hochreaktiver Full-Stack AI-Chatbots und Webanwendungen mit Streamlit und Python. Ob du einen medizinischen Assistenten, ein Finanz-Dashboard oder eine individuelle LLM-Implementierung brauchst – ich liefere UI/UX auf Unternehmensniveau.
WAS DIESES GIG BIETET:
Premium SaaS-Style Custom Theme (Dark/Light Mode)
Fortschrittliches Session-Status-Management (fehlerfreier Gesprächsfluss)
Hoher Kontrast & moderne Typografie (WCAG AA konform)
Saubere Navigationsleisten, individuelle Sidebars & Echtzeit-Analysen
Bereit für Integration: LLaMA 3.3, OpenAI, Gemini, LangChain oder eigene REST-APIs
️ TECH STACK:
Python, Streamlit, FastAPI, LangChain, individuelle CSS/HTML-Overrides.
Warum ich?
- Sauberer, modularer und fehlerfreier Code
- Keine hardcoded Dependencies für reibungslose Serverbereitstellung
- 100% Kundenzufriedenheit mit hochwertiger visueller Präsentation
Bitte schick mir eine Nachricht, bevor du eine Bestellung aufgibst, damit wir deine strukturellen Anforderungen perfekt planen können!
Lerne Muhammad Umer kennen
Muhammad Umer
Building Autonomous AI Agents Advanced RAG Systems
- AusPakistan
- Mitglied seitApr. 2026
Sprachen
Englisch, Urdu
AI LLM-powered applications,AI agents
RAG systems.
What I deliver:
LLM Chatbots — Groq, OpenAI, LLaMA integration
RAG Systems — PDF chatbots, semantic search, Chroma
Health & Domain-Specific AI assistant, codes mapping, SOAP notes
ML Pipelines — classification, regression, prediction
NLP — intent classification, BERT fine-tuning, extraction
FastAPI + Streamlit deployment
Stack: Python, LangChain, Groq API, HuggingFace,
scikit-learn, FastAPI, Streamlit, pandas, SQL
Production-ready code with clean documentation.
Let's build your AI solution.
Automatische Übersetzung
Mein Portfolio
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FAQ
Automatische Übersetzung
Frage: Welche Web-Frameworks und Sprachen verwendest du für den Bau der Apps?
Antwort: Ich baue die gesamte Frontend-Oberfläche mit Streamlit (Python-Webframework) und individuellen CSS-Injectors. Für eine hochwertige Produktionsarchitektur trenne ich die App, indem ich sie mit einem FastAPI-Kernbackend verbinde.
Frage: Kannst du die Schnittstelle mit OpenAI, Gemini oder lokalen LLMs verbinden?
Antwort: Ja, absolut! Der Code ist vollständig integrationsbereit. Ich kann deine individuelle Streamlit-Schnittstelle sicher mit externen APIs (OpenAI, Gemini, Claude) oder lokalen Engines wie Ollama über Python requests und Umgebungsvariablen verbinden.
Frage: Erhalte ich den vollständigen Quellcode der Python-Anwendung?
Antwort: Ja, zu 100%! Ich liefere die voll funktionsfähigen, sauberen und modularen Python-Dateien (.py) zusammen mit der notwendigen requirements-Datei, damit du sie problemlos auf jedem Server oder Streamlit Cloud bereitstellen kannst.
