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Costruirò una pipeline RAG di produzione con vector database, langchain e fastapi
Muhammad Afzal
Level 2
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
La maggior parte dei sistemi RAG fallisce in produzione: hallucina, perde il contesto e mostra frammenti irrilevanti. Io costruisco RAG che non lo fanno.
Ingegnere AI, oltre 5 anni, più di 125 progetti consegnati. Costruisco sistemi di retrieval che rispondono con precisione, citano le fonti e reggono l'uso reale, non un dataset di demo.
COSA COSTRUISCO
- Ingestione multi-sorgente - PDF, siti web, database, API
- Chunking intelligente adattato ai tuoi dati
- Ricerca ibrida - vector + BM25 per maggiore precisione
- Re-ranking per mostrare i frammenti più rilevanti
- Citation - ogni risposta traccia la sua fonte esatta
- Agentic RAG - l'agente decide cosa recuperare e quando
- Rapporto di valutazione su fedeltà e rilevanza
- Backend FastAPI, niente demo Streamlit
IL MIO STACK
- LangChain
- LlamaIndex
- LangGraph
- pgvector
- Pinecone
- Qdrant
- OpenAI
- Claude
- LangSmith
- RAGAS
- FastAPI
- Next.js
CIÒ CHE MI DISTINGUE Non costruisco solo un retriever, lo valuto. Ricevi un rapporto di valutazione su quanto il tuo RAG risponde con precisione alle tue vere domande, ottimizzato prima della consegna.
DIMMI
- Quali fonti di dati?
- Quali domande deve rispondere?
- Solo chat UI o API backend?
Costruiamo insieme un RAG di cui puoi fidarti.
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Muhammad Afzal
AI engineer building AI agents, chatbots, and full stack web apps that convert
Level 2
- DaPakistan
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna3 settimane
Lingue
Inglese, Francese, Tedesco, Spagnolo
I'm an AI engineer and full-stack developer with 5+ years and 125+ delivered projects for international clients. I build production AI: RAG chatbots with citations, tool-calling agents, and workflow automation, on top of solid full-stack foundations in Next.js, TypeScript, FastAPI, and PostgreSQL. I'm currently completing an M.Sc. in AI and Data Analytics in Germany. I care about systems that can be trusted, measured, and operated, not just demoed. Tell me what you're building and I'll tell you the fastest reliable way to ship it.
Traduzione automatica.
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FAQ
Traduzione automatica.
Qual è la differenza tra il tuo RAG e un chatbot base con caricamento file?
Gli strumenti RAG di base chunkano in modo naive, fanno una singola ricerca vector e restituiscono ciò che trovano. Io aggiungo ricerca ibrida (vector + keyword), re-ranking, riduzione delle hallucination e tracciamento delle citazioni. Ottieni precisione misurabile, non speranza.
Quale vector database dovrei usare - Pinecone o pgvector?
Se usi già PostgreSQL, pgvector è più semplice da gestire e spesso sufficiente. Pinecone è migliore per set di documenti molto grandi che richiedono scalabilità gestita. Ti consiglierò in base alla tua scala e infrastruttura.
Può gestire PDF scannerizzati?
Sì, con preprocessing OCR. Aggiungilo alle tue richieste quando mi scrivi.
Cosa include il rapporto di valutazione?
Precisione del contesto, richiamo del contesto, fedeltà (l risposta contraddice la fonte?) e rilevanza della risposta - misurato su un set di test delle tue vere domande.
Puoi aggiungere un'interfaccia chat?
Sì - incluso nel pacchetto Premium. Frontend Next.js con storico conversazioni, visualizzazione citazioni, caricamento documenti.
