Ich erstelle eigene KI-Agenten, Rag-Chatbots und LLM-Anwendungen

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Snigdha Gupta
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build custom ai agents, rag chatbots, and llm applications
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Über diesen Service

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Individuelle KI-Agenten, RAG-Chatbots & LLM-Anwendungen erstellen


Möchtest du repetitive Aufgaben automatisieren oder KI in dein Unternehmen integrieren? Ich kann maßgeschneiderte KI-basierte Lösungen entwickeln, die genau auf deine Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Ich spezialisiere mich auf die Entwicklung von KI-Agenten, RAG-Chatbots und LLM-Anwendungen mit modernen KI-Frameworks und produktionsreifen Python-Backends.

Was ich bauen kann:

  • KI-Agenten für die Geschäftsautomatisierung
  • RAG-Chatbots mit deinen PDFs oder Wissensdatenbanken
  • Kundenservice-KI-Assistenten
  • Integrationen mit OpenAI, Claude und Gemini
  • KI-gestützte Dokumentenverarbeitung
  • Workflow-Automatisierung
  • REST-APIs mit FastAPI
  • Maßgeschneiderte Python-KI-Anwendungen


Technologien

  • Python
  • OpenAI API
  • Anthropic Claude
  • Google Gemini
  • LangChain
  • LangGraph
  • FastAPI
  • Vektor-Datenbanken
  • PostgreSQL
  • Docker


Warum mit mir arbeiten?

  • Sauberer, wartbarer Code
  • Gut dokumentierte Lösungen
  • Skalierbare Architektur
  • Klare Kommunikation
  • Zuverlässige Lieferung


Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, damit wir deine Anforderungen besprechen und die beste Lösung für dein Projekt finden können.

  • KI-Engine

    • ChatGPT
    • Gemini
    • Cohere
    • Perplexity
    • Hugging Face

  • Tools & Frameworks

    • LangChain
    • LangGraph

  • Art der KI-Lösung

    • KI-Agent
    • KI-Chatbot
    • Lappensystem

  • Zweck

    • Kundensupport
    • Content-Erstellung
    • Workflow-Automatisierung
    • Dokumentenverarbeitung
    • Kundendienst
    • Interne Abläufe
    • HR und Personalvermittlung
    • Bildung

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Snigdha Gupta

Data Scientist , LLMs, NLP, Computer Vision , Python

  • AusIndien
  • Mitglied seitFeb. 2023
  • ⌀ Antwortzeit1 Stunde

  • Sprachen

    Hindi, Englisch, Bengalisch
I’m an AI & Data Science practitioner with hands-on experience in building predictive ML models using Python, XGBoost, and scikit-learn. I’ve worked on end-to-end pipelines including data analysis, feature engineering, model training, and hyperparameter tuning. I can quickly evaluate your historical dataset, test multiple modeling approaches, and provide clear feedback on feasibility and expected performance. I value clean experiments, reliable metrics, and open communication, and I’m open to long-term collaboration if results are promising.

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