Costruirò un sistema rag pronto per la produzione

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Ahmad
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La maggior parte delle demo RAG funziona una volta in un notebook e poi si sgretola sui documenti reali. Io costruisco sistemi di retrieval che resistono: risposte accurate su dati disordinati, bassa latenza e codice pulito che puoi mantenere.

Ho implementato RAG in produzione, incluso un design di retrieval guidato da tassonomia che ha ridotto la latenza delle query di circa 3-5 volte rispetto a una configurazione naive. Ricevi l'architettura, la logica di retrieval e un servizio che funziona, non un fragile wrapper.

Ciò che consegno:

  • Ingestione di documenti, chunking e embedding ottimizzati per i tuoi dati
  • Ricerca vettoriale (Qdrant, FAISS o il tuo DB) con retrieval ibrido dove serve
  • Servizio FastAPI, Dockerizzato, con log sensati
  • Documenti di consegna chiari, così il tuo team lo gestisce completamente

Mantengo i miei strumenti e framework riutilizzabili. Il codice e i dati specifici del tuo progetto sono tuoi; le mie librerie preesistenti rimangono licenziate per il riuso.

Scrivimi con il tuo caso d'uso prima di ordinare, così posso definirlo correttamente.

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Ahmad

AI Engineer, Founder at RezinX

  • DaPakistan
  • Membro daago 2025
  • Lingue

    Urdu, Inglese
I’m an AI Engineer with 3+ years of experience building intelligent solutions from idea to execution. I specialize in Agentic AI, Generative AI, RAGs, Computer Vision, and LLMs using tools like LangChain, PyTorch, YOLO, FastAPI, MongoDB, and Docker. Whether it’s a custom AI app, automated workflow, or production-ready API, I deliver scalable, high-impact results.

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