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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
- Ultima consegna1 anno
Lingue
Inglese
🚀 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.
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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