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Svilupperò lo sviluppo di app rag in Streamlit per l'apprendimento automatico e la visualizzazione dei dati
Saher P
5,0
5,0
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Stai cercando un'app Streamlit professionale alimentata dall'AI che integri:
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Modelli di Machine Learning
Pipeline NLP
Dashboard interattivi dei dati?
Sei nel posto giusto!
Cosa offro:
- App web Streamlit per ML, NLP e RAG
- Integrazione con Langchain, OpenAI, Hugging Face, ecc.
- Interfaccia utente/UX pulita con filtri, grafici e interazione con l'utente
- Deployment (opzionale): Streamlit Cloud / Render / VPS
Piattaforma tecnologica:
Python, Streamlit, Pandas, Langchain, OpenAI, HuggingFace, Plotly
Perché scegliere me?
- Oltre 3 anni di esperienza nello sviluppo di AI/ML
- Consegna rapida
- Codice pulito e commentato
- Consultazione gratuita prima di iniziare
Costruiamo insieme la tua idea in un'app web intelligente!
Scrivimi prima di ordinare così possiamo discutere del tuo progetto.
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Saher P
Web Developer with 3 years of experience transform ideas into visual solutions
- DaPakistan
- Membro damag 2025
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna11 mesi
Lingue
Inglese
🚀 Full-Stack Developer | AI Solutions Expert
I develop fast, secure, and scalable web applications using PHP (Laravel) and React, combined with intelligent AI solutions. From custom web development and REST APIs to chatbots, machine learning models, and data analysis, I deliver complete solutions that solve real business problems. I focus on clean code, performance, and reliability to ensure high-quality results.
📩 Available on Fiverr — Let’s build something impactful!
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
1. Che cos'è un'app AI RAG?
Un'app RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina un modello linguistico (LLM) con le tue fonti di dati personalizzate (PDF, CSV, database, ecc.). Recupera il contesto pertinente prima di generare risposte intelligenti e accurate, rendendola ideale per spiegazioni basate sull'apprendimento automatico, analisi dei dati e sistemi di domande e risposte personalizzati.
2. Quali tecnologie utilizzate per creare le app RAG?
Utilizzo: Streamlit per creare un'interfaccia interattiva Python per la logica di backend e la gestione dei dati Langchain per collegare l'LLM e il recupero dei dati FAISS / ChromaDB per la ricerca semantica basata su vettori OpenAI / Groq / Hugging Face modelli per l'inferenza dell'LLM Pandas, Seaborn, Matplotlib per la visualizzazione dei dati
3. Posso porre domande sui miei dati nell'app?
Sì! Configurerò l'app in modo che tu possa caricare file (CSV, PDF, Excel, TXT, JSON) e porre domande su di essi. L'app recupera le informazioni rilevanti e risponde utilizzando l'intelligenza artificiale, contestualizzandole sui tuoi dati.
5. Riceverò il codice sorgente?
Sì, fornisco: Codice sorgente Python completo Script dell'app Streamlit Istruzioni di installazione (requirements.txt, .env, chiavi API) File di test e dati di esempio (facoltativi) Guida alla distribuzione (locale e cloud)
Recensioni
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I isabel_sada
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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
Fino a 50 USD
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