0
รถเข็นของคุณ
0
Zinn Hub
0
รถเข็นของคุณ
0

AKORA

I build RAG-powered chatbots, web dashboards, and AI search systems for businesses | Python, OpenAI, Pinecone

📍 Located in: ยูกันดา 🕐
🎯🤝 เปิดรับงานครั้งเดียวหรือระยะยาว 🌐 สามารถทำงานในเขตเวลาของคุณได้
👤 ฟรีแลนเซอร์
✔ ยืนยันแล้ว
⭐ ระดับ Zinner 1
🔗 ค้นหา AKORA ออนไลน์
🔍

สำรวจลิงก์และส่วนที่เหลือของโปรไฟล์นี้เพื่อทำความรู้จักกับพวกเขา Zinn Hub ทำให้โปรไฟล์ของ Zinner ทุกคนเปิดกว้างและโปร่งใส เพื่อให้คุณสามารถสร้างความไว้วางใจและจ้างงานได้อย่างมั่นใจ

💰 ราคา
อัตราปกติรายชั่วโมง: $12.00/ชม.
สนใจโครงการมูลค่า: $12.00 – $15.00
🔒 การชำระเงินถูกเก็บไว้อย่างปลอดภัยโดย Zinn Hub จนกว่าคุณจะพอใจ · บัตร, PayPal, Crypto & อื่นๆ · ไม่มีค่าธรรมเนียมผู้ซื้อ
✓

ทักษะที่ได้รับการยืนยันโดย Zinn Hub

Zinner ที่ได้รับการยืนยัน

AKORA ได้พิสูจน์ชุดทักษะของพวกเขาต่อ Zinn Hub และได้ให้หลักฐานการทำงานของพวกเขา Zinner ที่ได้รับการยืนยันทุกคนผ่านการตรวจสอบคุณภาพด้วยตนเอง — ดังนั้นคุณจึงสามารถจ้างงานได้อย่างมั่นใจ

🛡️ ยืนยันตั้งแต่ October 2026

เป็นสมาชิกตั้งแต่
Oct 2026
Zinns ที่ระบุไว้
0
ใช้งานล่าสุด
เมื่อ 17 hours ที่แล้ว

เกี่ยวกับ

I am an AI Engineer who builds intelligent systems that help businesses unlock the value hidden inside their own data. My specialty is Retrieval-Augmented Generation (RAG) — the technology that transforms static documents, PDFs, and knowledge bases into interactive, AI-powered assistants that answer questions in plain English.

I discovered my passion for AI engineering through an intensive, hands-on scholarship program where I completed a comprehensive track covering the entire modern AI stack. Through this journey, I built multiple working systems from scratch — not just tutorials, but real, functional applications. I learned how to architect RAG pipelines, manage vector databases, engineer effective prompts, and deploy AI tools that solve actual problems.

สิ่งที่ฉันสามารถสร้างให้คุณได้:

RAG-Powered Chatbots: AI assistants that read your documents and answer customer or employee questions accurately, with citations to the original source.

Semantic Search Engines: Search tools that find information by meaning, not just keywords — so your team finds what they need even when they don't know the exact words.

Document Q&A Systems: Turn your PDFs, manuals, and knowledge bases into an instant-answer system that saves hours of manual searching.

Interactive AI Apps: User-friendly Streamlit applications that make your AI tools accessible to anyone, no technical skills required.

Data Processing Pipelines: Automated scripts that clean, batch, and prepare your data for AI systems using Pandas and NumPy.

My Technical Toolkit:

Python, Pandas, NumPy, OpenAI API (Embeddings, Chat Completions, Function Calling, Responses API), Pinecone, ChromaDB, LangChain, Streamlit, t-SNE, Matplotlib, Git, and REST API integration.

วิธีการทำงานของฉัน:

I believe in clean, working solutions — not overcomplicated theory. I communicate clearly, deliver on time, and focus on understanding your actual problem before writing a single line of code. Whether you need a small prototype to test an idea or a complete system to automate a workflow, I will work with you to build something that genuinely helps.

I am early in my freelance journey, which means you get dedicated attention, competitive rates, and a genuine commitment to your project's success. I am not here to collect a paycheck — I am here to build a reputation, one happy client at a time.

If you have a document-heavy workflow, a customer support challenge, or an idea for an AI tool, let's talk. Send me a message and tell me what you're trying to solve. I will tell you honestly whether I can help — and if I can, I will give it everything I have.

ทักษะ

เทคโนโลยีและความเชี่ยวชาญที่ฟรีแลนเซอร์คนนี้เชี่ยวชาญ

หมวดหมู่

พื้นที่ให้บริการที่ฟรีแลนเซอร์นี้พร้อมให้บริการ

ผลงาน

Semantic Search Engine for Clothing Reviews

Built a semantic search engine that finds similar customer reviews based on meaning, not just keywords. What it does: Processes thousands of e-commerce clothing reviews from a CSV dataset Generates embeddings using OpenAI's API and stores them in ChromaDB Applies t-SNE dimensionality reduction to visualize review clusters in 2D Implements a search function that returns the 3 most semantically similar reviews to any query Demonstrates real-world applications like automated feedback categorization (Quality, Fit, Style, Comfort) Tech Stack: Python, ChromaDB, OpenAI Embeddings, Pandas, NumPy, scikit-learn (t-SNE), Matplotlib

ดูรายละเอียด →

Semantic Search Engine for Clothing Reviews

Built a semantic search engine that finds similar customer reviews based on meaning, not just keywords. What it does: Processes thousands of e-commerce clothing reviews from a CSV dataset Generates embeddings using OpenAI's API and stores them in ChromaDB Applies t-SNE dimensionality reduction to visualize review clusters in 2D Implements a search function that returns the 3 most semantically similar reviews to any query Demonstrates real-world applications like automated feedback categorization (Quality, Fit, Style, Comfort) Tech Stack: Python, ChromaDB, OpenAI Embeddings, Pandas, NumPy, scikit-learn (t-SNE), Matplotlib

ดูรายละเอียด →

Semantic Search Engine for Clothing Reviews

Built a semantic search engine that finds similar customer reviews based on meaning, not just keywords. What it does: Processes thousands of e-commerce clothing reviews from a CSV dataset Generates embeddings using OpenAI's API and stores them in ChromaDB Applies t-SNE dimensionality reduction to visualize review clusters in 2D Implements a search function that returns the 3 most semantically similar reviews to any query Demonstrates real-world applications like automated feedback categorization (Quality, Fit, Style, Comfort) Tech Stack: Python, ChromaDB, OpenAI Embeddings, Pandas, NumPy, scikit-learn (t-SNE), Matplotlib

ดูรายละเอียด →

Semantic Search Engine for Clothing Reviews

Built a semantic search engine that finds similar customer reviews based on meaning, not just keywords. What it does: Processes thousands of e-commerce clothing reviews from a CSV dataset Generates embeddings using OpenAI's API and stores them in ChromaDB Applies t-SNE dimensionality reduction to visualize review clusters in 2D Implements a search function that returns the 3 most semantically similar reviews to any query Demonstrates real-world applications like automated feedback categorization (Quality, Fit, Style, Comfort) Tech Stack: Python, ChromaDB, OpenAI Embeddings, Pandas, NumPy, scikit-learn (t-SNE), Matplotlib

ดูรายละเอียด →

Semantic Search Engine for Clothing Reviews

Built a semantic search engine that finds similar customer reviews based on meaning, not just keywords. What it does: Processes thousands of e-commerce clothing reviews from a CSV dataset Generates embeddings using OpenAI's API and stores them in ChromaDB Applies t-SNE dimensionality reduction to visualize review clusters in 2D Implements a search function that returns the 3 most semantically similar reviews to any query Demonstrates real-world applications like automated feedback categorization (Quality, Fit, Style, Comfort) Tech Stack: Python, ChromaDB, OpenAI Embeddings, Pandas, NumPy, scikit-learn (t-SNE), Matplotlib

ดูรายละเอียด →

Semantic Search Engine for Clothing Reviews

Built a semantic search engine that finds similar customer reviews based on meaning, not just keywords. What it does: Processes thousands of e-commerce clothing reviews from a CSV dataset Generates embeddings using OpenAI's API and stores them in ChromaDB Applies t-SNE dimensionality reduction to visualize review clusters in 2D Implements a search function that returns the 3 most semantically similar reviews to any query Demonstrates real-world applications like automated feedback categorization (Quality, Fit, Style, Comfort) Tech Stack: Python, ChromaDB, OpenAI Embeddings, Pandas, NumPy, scikit-learn (t-SNE), Matplotlib

ดูรายละเอียด →

Semantic Search Engine for Clothing Reviews

Built a semantic search engine that finds similar customer reviews based on meaning, not just keywords. What it does: Processes thousands of e-commerce clothing reviews from a CSV dataset Generates embeddings using OpenAI's API and stores them in ChromaDB Applies t-SNE dimensionality reduction to visualize review clusters in 2D Implements a search function that returns the 3 most semantically similar reviews to any query Demonstrates real-world applications like automated feedback categorization (Quality, Fit, Style, Comfort) Tech Stack: Python, ChromaDB, OpenAI Embeddings, Pandas, NumPy, scikit-learn (t-SNE), Matplotlib

ดูรายละเอียด →
📤 แชร์โปรไฟล์นี้
𝕏 แชร์ LinkedIn Facebook WhatsApp โทรเลข

รับแอป Zinn Hub

การแจ้งเตือน · เข้าถึงได้เร็วขึ้น · เต็มหน้าจอ

แตะ แชร์ ในเบราว์เซอร์ของคุณ

➜ จากนั้นแตะ "เพิ่มไปยังหน้าจอหลัก"