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Ich werde eine AI-Vision-Pipeline mit LLM, RAG, OpenCV und Python aufbauen
Abdul Rafeh
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich entwickle End-to-End AI-Vision-Pipelines, die Computer Vision, LLM und RAG zu einem intelligenten System verbinden, das Bilder und Videos in Echtzeit erkennt, analysiert und daraus schlussfolgert. Dabei nutze ich OpenCV, Python und modernste Sprachmodelle.
Abgelieferte Projekte:
- Komplette App mit Echtzeit-Überwachungssystem mit YOLOv8, OpenCV und automatischer LLM-Vorfallmeldung
- Visuelles RAG-System, das gescannte Rechtstexte extrahiert und daraus schlussfolgert
- OCR-Dokumenten-Intelligenzplattform mit LLM-Bewertungssystem und echten zahlenden Nutzern
- Einzelhandelsregalüberwachung, die Lagerlücken erkennt und LLM-Wiederauffüllungsberichte erstellt
- Sport-Highlight-Erkennung mit CV-Ereigniserkennung und LLM-Kommentaren
Was ich baue:
- CV-Pipelines für Erkennung, Verfolgung, Segmentierung, Klassifikation
- RAG-Systeme mit benutzerdefinierten Wissensdatenbanken und Dokumentenabruf
- LLM-Integration für Schlussfolgerungen bei visuellen und Textdaten
- OCR-Pipelines für Dokumenten- und Bildtext-Extraktion
- Full-Stack-Webapps mit React-Frontend und FastAPI-Backend
- Cloud-Deployment mit sauberen REST API-Endpunkten
Warum du mich wählen solltest:
- Bereits in Produktion eingesetzte multimodale AI-Systeme
- Full-Stack CV, LLM, RAG, Backend und Frontend
- Sauber dokumentierter Code und pünktliche Lieferung garantiert
Lerne Abdul Rafeh kennen
Abdul Rafeh
Ai and Computer vision Solutions
- AusPakistan
- Mitglied seitOkt. 2024
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung2 Monate
Sprachen
Englisch
I'm an AI Engineer specializing in Computer Vision, Machine Learning, and intelligent document processing. If you need a custom-trained model, a real-time detection pipeline, or an OCR-powered automation system, I build it end to end, production-ready.
My deployed work includes real-time CV pipelines , Object detection systems, sports analysis systems, AI-based exam grading platforms (live, paying users), and large-scale document intelligence systems.
I work in Python, FastAPI, PyTorch, and OpenCV no bloat, just what gets the job done.
Fast delivery. Clean code. Real results.
Automatische Übersetzung
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was genau ist eine AI-Vision-Pipeline und was kann sie tun?
Eine AI-Vision-Pipeline verbindet Computer Vision und LLM zu einem System. Sie erkennt und verfolgt Objekte mit OpenCV und YOLOv8, extrahiert Bedeutung aus Bildern und Videos und nutzt LLM-Schlussfolgerungen, um intelligente Antworten, Berichte oder Entscheidungen zu generieren — alles automatisiert von Anfang bis Ende.
Kannst du eine RAG-System mit meinen bestehenden Bild- oder Dokumentdaten integrieren?
Ja. Ich baue RAG-Pipelines, die deine benutzerdefinierte Wissensbasis mit einem Vision-System verbinden. Die CV-Schicht extrahiert visuelle oder Textdaten, RAG ruft relevantes Wissen ab, und das LLM generiert genaue, kontextbezogene Antworten basierend auf deinen spezifischen Daten.
Kannst du eine Full-Stack-Webanwendung um die AI-Vision-Pipeline herum bauen?
Absolut. Ich liefere komplette Full-Stack-Systeme mit React-Frontend, FastAPI-Backend, Datenbankintegration und REST API-Endpunkten, sodass deine AI-Pipeline von Anfang an als voll funktionsfähige Webanwendung zugänglich ist.
Welche Arten von Bild- und Videoquellen unterstützt dein System?
Das System arbeitet mit Live-Kamerastreams, CCTV-Aufnahmen, aufgezeichneten Videodateien, gescannten Dokumenten, PDFs und hochgeladenen Bildern. Es verarbeitet auch Eingaben mit niedriger Qualität, Verdeckungen und realen Edge Cases zuverlässig.
Kannst du ein LLM speziell für meinen Geschäftsbereich feinabstimmen?
Ja. Ich passe Open-Source-LLMs auf dein benutzerdefiniertes Dataset an, sodass das Modell deinen speziellen Bereich, deine Terminologie und Anwendungsfälle versteht — und deutlich genauere und relevantere Antworten liefert als ein generisches Modell.
Stellst du Quellcode, Dokumentation und Support nach der Lieferung bereit?
Jede Lieferung umfasst vollständigen Quellcode, detaillierte Inline-Kommentare, Setup-Dokumentation und eine Walkthrough-Anleitung, damit dein Team das System eigenständig warten und erweitern kann, ohne auf mich angewiesen zu sein.
