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Ich werde rag App-Entwicklung in Streamlit für maschinelles Lernen, Datenvisualisierung entwickeln
Saher P
5,0
5,0
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
<p suchst du nach einer professionellen AI-gestützten Streamlit-App, die integriert:
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Machine Learning Modelle
NLP Pipelines
Interaktive Daten-Dashboards?
Du bist hier genau richtig!
Was ich anbiete:
- Streamlit-Webapps für ML, NLP & RAG
- Integration mit Langchain, OpenAI, Hugging Face usw.
- Sauberes UI/UX mit Filtern, Diagrammen und Nutzerinteraktion
- Deployment (optional): Streamlit Cloud / Render / VPS
Tech Stack:
Python, Streamlit, Pandas, Langchain, OpenAI, HuggingFace, Plotly
Warum ich?
- Über 3 Jahre Erfahrung in AI/ML-Entwicklung
- Schnelle Lieferung
- Sauberer, kommentierter Code
- Kostenlose Beratung vor Beginn
Lass uns deine Idee in eine intelligente Web-App verwandeln!
Schreib mir, bevor du eine Bestellung aufgibst, damit wir dein Projekt besprechen können.
Lerne Saher P kennen
Saher P
Web Developer with 3 years of experience transform ideas into visual solutions
- AusPakistan
- Mitglied seitMai 2025
- Letzte Lieferung1 Jahr
Sprachen
Englisch
🚀 Full-Stack Developer | Laravel | React | AI Solutions Engineer
I help businesses build scalable web applications, REST APIs, SaaS platforms, and AI-powered solutions using Laravel, React, and Python. Experienced in developing secure, high-performance systems, automation workflows, chatbots, and machine learning applications. Passionate about clean code, problem-solving, and delivering reliable software that creates real business value. Open to freelance projects and long-term collaborations.
Automatische Übersetzung
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
1. Was ist eine AI RAG App?
Eine RAG (Retrieval-Augmented Generation) App kombiniert ein Sprachmodell (LLM) mit deinen eigenen Datenquellen (PDFs, CSVs, Datenbanken usw.). Sie ruft relevanten Kontext ab, bevor sie intelligente, präzise Antworten generiert – ideal für Erklärungen im Bereich maschinelles Lernen, Datenanalyse und individuelle Q&A-Systeme.
2. Welche Technologien verwendest du beim Bau von RAG-Apps?
Ich verwende: Streamlit für den Aufbau eines interaktiven Frontends Python für Backend-Logik und Datenhandling Langchain, um das LLM und den Datenretriever zu verbinden FAISS / ChromaDB für vektorbasierte semantische Suche OpenAI / Groq / Hugging Face Modelle für LLM-Inferenz Pandas, Seaborn, Matplotlib für die Datenvisualisierung
3. Kann ich im App Fragen zu meinen eigenen Daten stellen?
Ja! Ich richte die App so ein, dass du Dateien hochladen kannst (CSV, PDF, Excel, TXT, JSON) und Fragen dazu stellen kannst. Die App ruft relevante Informationen ab und antwortet mit KI unter Verwendung des Kontexts deiner Daten.
5. Erhalte ich den Quellcode?
Ja, ich liefere: Vollständigen Python-Quellcode Streamlit-App-Skript Installationsanleitung (requirements.txt, .env, API-Schlüssel) Beispieldateien und Daten zum Testen (optional) Bereitstellungsanleitung (lokal und in der Cloud)
Bewertungen
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I isabel_sada
Mexiko
Saher worked exceptionally well and quickly to provide me with a project that exceeded my expectations in no time at all! I highly recommend working with her, her passion and knowledge is palpable through her work
Bis zu 50 $
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1 Tag
Dauer
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