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Integratorò gli LLM nella tua app Python usando OpenAI, Gemini o modelli open source
Manas J
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai già un'app Python? La renderò intelligente.
Integro grandi modelli linguistici nelle applicazioni esistenti in modo pulito, efficiente e pronto per la produzione. Che tu abbia bisogno di un bot di supporto clienti, un riassuntore di documenti, un assistente di codice o un'interfaccia conversazionale multi-turno, l'ho già costruito.
Ho distribuito sistemi alimentati da LLM usando OpenAI, Google Gemini e Anthropic Claude, incluso un assistente AI con riconoscimento vocale premiato al Google GenAI Hackathon 2025. Ho anche creato un framework di valutazione LLM con 7 metriche per misurare la qualità dell'output, così non mi limito a integrare modelli, ma mi assicuro che funzionino davvero.
Ciò che ottieni:
Integrazione LLM con il provider che preferisci
Risposte in streaming via SSE o WebSocket
Memoria della conversazione multi-turno
Utilizzo di strumenti e chiamate di funzione
Endpoint FastAPI puliti che il frontend può chiamare
Codice sorgente + documentazione
Compatibile con OpenAI, Gemini, Claude, Mistral, LLaMA o qualsiasi modello HuggingFace.
Contattami prima di ordinare, ogni integrazione è diversa e voglio definirne bene il scope.
Scopri di più su Manas J
Manas J
Freelance AI Engineer
- DaIndia
- Membro damag 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Hindi, Oriya, Inglese, Punjabi
I am an AI Engineer and Backend Developer specializing in RAG pipelines, multi-agent systems, and LLM fine-tuning. I have extensive experience building production-grade backends with FastAPI, Celery, and Docker, and I have successfully led teams in high-stakes environment to deliver complex ML solutions.
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Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quali provider LLM supporti?
OpenAI (GPT-4, GPT-3.5), Google Gemini, Anthropic Claude e modelli open source tramite Ollama o HuggingFace. Posso anche lavorare con qualsiasi provider che espone un'API compatibile con OpenAI.
Puoi aggiungere capacità LLM al mio codice esistente?
Sì, questo è l'uso principale. Mi integrerò in modo pulito nella tua architettura senza forzare una riscrittura. Ho bisogno solo di accesso al tuo repo e di una descrizione di cosa vuoi che faccia l'LLM.
Qual è la differenza tra questo e una pipeline RAG?
Un'integrazione base di LLM collega la tua app a un modello per compiti di generazione — chat, riassunto, classificazione. Una pipeline RAG aggiunge uno strato di recupero affinché il modello risponda dai tuoi documenti specifici. Se ti serve RAG, guarda il mio altro gig.
L'integrazione funzionerà in produzione o solo localmente?
In produzione. Consegnò codice pronto per Docker con gestione delle API key in base all'ambiente, gestione degli errori e consapevolezza dei limiti di velocità. Non un semplice script che funziona sul mio computer.
Puoi aggiungere una valutazione per sapere la qualità dell'output dell'LLM?
Sì, come opzione aggiuntiva. Ho creato un framework di valutazione con 7 metriche che coprono rilevanza, fedeltà, tasso di allucinazioni e altro. Contattami se vuoi che includa questa funzione.
