Je vais construire un chatbot AI personnalisé ou un agent RAG AI utilisant gpt et claude

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Tauseef Ahmed
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À propos de ce service

Traduction automatique

Je crée des chatbots AI de niveau production et des assistants RAG qui fonctionnent avec vos

données commerciales réelles, pas des démos jouets.


Je suis un ingénieur senior en AI, à la tête du département AI dans une entreprise qui construit

des systèmes d'IA à l'échelle gouvernementale. J'ai déployé des chatbots de support client multilingues,

construit des systèmes multi-agent qui routent les tâches selon la hiérarchie de l'organisation, et

exécute des pipelines RAG en production combinant la recherche vectorielle (Qdrant) avec la recherche par mots-clés (BM25) pour une récupération précise sans hallucinations.


Ce que je peux construire pour vous :

- Un chatbot qui répond à partir de vos documents, FAQ ou base de connaissances

 basé sur votre contenu via récupération, pas un modèle fine-tuned qui dérive

- Support multilingue (y compris les langues mélangées comme Taglish/Urdish)

- Intégration avec votre site web, WhatsApp ou un flux d'escalade vers un agent en direct

- Mémoire entre les conversations, pour qu'il ne donne pas l'impression d'être un poisson rouge

- Transfert clair et documenté, vous n'êtes pas lié à moi pour toujours


Je ne vends pas des gigs « connecter ChatGPT à une feuille de calcul ». Je vends des chatbots qui

récupèrent la bonne information et ne inventent pas de réponses.


Contactez-moi avant de commander si votre cas d'usage est particulier, je suis heureux de faire une première évaluation.

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Tauseef Ahmed

Hi, I'm Tauseef Ahmed, an AI ML engineer with 7 years of experience

  • DePakistan
  • Membre depuismars 2024
  • Temps de réponse moy.1 heure
  • Langues

    Ourdou, Sindhi, Punjabi, Anglais
Senior AI/ML Engineer, 7 years, currently heading an AI department shipping production systems for enterprise and government-scale clients. I build AI agents and RAG systems (LangChain, LangGraph, multi-agent orchestration), computer vision pipelines (YOLO, SAM, edge deployment on Jetson), and MLOps infrastructure (Kubernetes, Docker, Terraform, vLLM). Recent results: - sub-200ms LLM inference at production scale. - 93%+ accuracy identity verification. - +12 mAP detection gains. I build systems that hold up under real traffic, not demos. Tell me what we are building.

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