Costruirò sistema RAG pronto per la produzione con LLM e deployment di database vettoriale

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Ahmed Elwekel
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Informazioni su questo servizio

Traduzione automatica.

Costruisco sistemi RAG che recuperano da più fonti di dati contemporaneamente, sistemi reali distribuiti e monitorati, non demo.

Progetto reale: assistente multi-sorgente che combina oltre 100 libri e trascrizioni di video, distribuito in produzione, con tempo di ricerca sotto i 500ms.


Ciò che ottieni

  • RAG multi-sorgente (libri, video, documenti, API)
  • Integrazione LLM (OpenAI, Anthropic, Llama, Groq)
  • Ricerca semantica con ranking ibrido
  • Memoria per conversazioni multi-turno
  • Backend FastAPI con streaming
  • Deployment con Docker + VPS/AWS + SSL
  • Monitoraggio, logging, documentazione

Tech: LangChain · FAISS · Pinecone · pgvector · FastAPI · Docker · Nginx


Perché scegliere me

  • Oltre 100 query al giorno in produzione
  • Risposta in meno di 500ms
  • Testato in produzione, non codice tutorial

Perfetto per: piattaforme educative, basi di conoscenza, supporto clienti, strumenti di ricerca.

Scrivimi prima: Quali fonti di dati? Quanta quantità di dati? Quante query previste al giorno?

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Ahmed Elwekel

AI Engineer

5,0(1)
  • DaEgitto
  • Membro dagiu 2023
  • Tempo di risposta medio1 ora
  • Ultima consegna2 anni
  • Lingue

    Inglese
I'm Ahmed, an AI Engineer at Transform Digital Solutions, where I build and deploy AI systems for real clients. I specialize in RAG systems — giving LLMs access to your specific data for accurate, grounded answers — and Agentic AI — systems that don't just answer questions but take actions, use tools, and complete multi-step tasks autonomously. I don't deliver prototypes. I deliver monitored, containerized, production-ready systems. Stack: RAG · Agentic AI · LangChain · LangGraph · pgvector · OpenAI · Anthropic · FastAPI · React · Docker · AWS

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