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Costruirò integrazioni rag e llm con python fastapi
Abdul Wajid
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Vuoi aggiungere capacità pratiche di AI a un prodotto o backend esistente?
Costruisco integrazioni Python/FastAPI attorno a API LLM, retrieval-augmented generation, embeddings, uscite strutturate, validazione, retry e astrazione dei provider.
Posso aiutarti con:
- Integrazioni API LLM
- Workflow di domande-risposte RAG
- Document chunking e retrieval
- Embeddings e ricerca contestuale
- Uscite JSON strutturate
- Validazione Pydantic
- Astrazione dei provider
- Retry e gestione degli errori
- Logging e integrazione API
Il mio focus è sull’ingegneria di applicazioni intorno ai sistemi AI, non sull’addestramento dei modelli o la ricerca.
Questo Gig è ideale per funzionalità backend AI ben definite. Per un prodotto AI SaaS completo, collezione di documenti molto ampia o workflow complesso con più provider, contattami prima così definiamo bene lo scope.
Scopri di più su Abdul Wajid
Abdul Wajid
Backend Engineer, Python, FastAPI, Laravel and Magento
- DaPakistan
- Membro daset 2023
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Urdu, Inglese
Backend software engineer with 5+ years of production experience building APIs, integrations, SaaS workflows, and eCommerce systems.
I work with Python/FastAPI, Laravel/PHP, Magento 2/Adobe Commerce, PostgreSQL/MySQL, Redis, Docker, AWS/Azure, and practical AI integrations including RAG and structured LLM workflows.
I can help with backend feature development, third-party API integrations, debugging, upgrades, performance issues, and reliable AI-powered features.
I focus on clear scope, maintainable code, dependable delivery, and straightforward communication.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Fai training o fine-tuning di modelli AI?
No. Il mio focus è sull’ingegneria di applicazioni attorno ai fornitori LLM esistenti, API, RAG, retrieval, uscite strutturate e integrazione backend.
Puoi costruire un sistema RAG usando i miei documenti?
Sì, per un set di documenti chiaramente definito e un caso d’uso. Fornisci i tipi di documenti, volume approssimativo e il flusso di domande-risposte previsto prima di ordinare.
Puoi lavorare con fornitori LLM diversi?
Sì. Posso lavorare con le API LLM supportate e aggiungere astrazione dei provider quando il progetto richiede più di un provider.
L'output dell'AI sarà sempre corretto?
Nessun LLM può garantire output perfetto. Progetto per una maggiore affidabilità usando grounding, validazione, uscite strutturate, retry e gestione esplicita degli errori.
Questo può essere aggiunto al mio prodotto esistente?
Sì. Posso integrare il flusso di lavoro AI in un backend esistente quando l’architettura attuale e i punti di integrazione vengono forniti.
Offri il deployment?
Sì, l’implementazione può essere inclusa come extra o offerta personalizzata dopo la revisione dell’ambiente target.
