Costruirò un sistema rag pronto per la produzione


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
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.
Scopri di più su Ahmad
AI Engineer, Founder at RezinX
- DaPakistan
- Membro daago 2025
Lingue
Urdu, Inglese
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Quali modelli supporti?
OpenAI, Anthropic, Gemini, Azure e modelli open tramite Hugging Face. Consiglio in base alle tue esigenze di accuratezza, costo e privacy.
Puoi mantenere privati i miei dati?
Sì. Vettori locali, pulizia PII e opzioni di zero-retention su API esterne dove necessario.
Chi possiede il codice?
Il codice e i dati specifici del tuo progetto sono completamente tuoi. Conservi le mie librerie preesistenti e strumenti riutilizzabili, licenziati per l'uso nel sistema consegnato.

