Costruirò pipeline rag, agent AI e chatbot alimentati da llm per la tua attività


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai dati privati o flussi di lavoro complessi e vuoi una soluzione AI che funzioni davvero? Costruisco pipeline RAG pronte per la produzione, ottimizzo LLM e creo sistemi agentici per automatizzare compiti multi-step e ottenere risposte precise dai tuoi dati.
Ciò che offro:
- Progettazione di pipeline RAG (vectorization, retriever, orchestrazione LLM)
- Ottimizzazione di LLM (instruction tuning o PEFT) sui tuoi dati di dominio
- Agenti AI (pianificazione delle attività, integrazione degli strumenti, memoria)
- Integrazioni con OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Cohere o LLM self-hosted
- Configurazione di Vector DB (Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma)
- Ingestione e pulizia dei dati (PDF, documenti, database, web scraping)
- Endpoint API sicuri, supporto per deployment, CI/CD
- Monitoraggio, metriche di valutazione, workflow di retraining
Perché lavorare con me:
- Esperienza pratica con l'ingegneria di LLM, LangChain, sistemi di retrieval, deployment in produzione
- Codice con deliverable chiari e documentazione, supporto al deployment incluso
- Soluzioni personalizzate in base alle tue esigenze di conformità e latenza
- Gestisco personalmente ogni progetto dall'inizio alla fine, comunicazione diretta, niente passaggi intermedi
Ordina direttamente o inviami un messaggio con le tue richieste, confermerò tempi e approccio prima di iniziare.
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Full Stack MERN Developer and Software Engineer
- DaPakistan
- Membro damag 2021
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Tedesco, Spagnolo, Arabo, Inglese
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FAQ
Traduzione automatica.
Hosting o deploy dei modelli?
Sì — possiamo deployare sul tuo cloud o fornire deployment come codice (Docker/K8s) e consigliare le opzioni di hosting.
Quale vector DB e LLM usi?
Scegliamo in base alle tue esigenze — Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma per i vector; OpenAI, Anthropic, Hugging Face o LLM self-hosted per inferenza.
Cos'è il fine-tuning vs PEFT?
Il fine-tuning completo addestra i pesi del modello sui tuoi dati; PEFT (parameter-efficient fine-tuning) adatta un modello con meno calcolo e costi. Ti consiglieremo l'approccio più adatto.
Quanto tempo ci vorrà per vedere i risultati?
I tempi variano — POC di base in circa 1 settimana; MVP 2–3 settimane; produzione 4+ settimane a seconda dei dati e delle integrazioni.
Fornirai codice sorgente e documentazione?
Sì, il codice, README, diagrammi dell'architettura e script di deployment sono inclusi in ogni pacchetto.

