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Svilupperò rag per la tua attività usando langchain e OpenAI
Ahmed S
Informazioni su questo servizio
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Hai bisogno di aiuto per potenziare le capacità della tua AI?
Sono specializzato nella creazione di applicazioni avanzate di Retrieval-Augmented Generation (RAG), inclusi agentic RAG con LangChain/LangGraph e Crewai. Integro i migliori database vettoriali come Pinecone, Milvus, Chroma e FAISS per garantire che la tua AI fornisca risposte precise e pertinenti.
Ciò che offro:
- Sviluppo di applicazioni RAG personalizzate
- Agentic RAG con LangGraph & Crewai
- Integrazione con LangChain & Crewai
- Integrazione con Next.js per interfaccia utente moderna
- Integrazione database vettoriale: Pinecone, Milvus, Chroma, FAISS
- Frontend su Streamlit per testing
- Chatbot AI migliorati (ad esempio, supporto clienti, e-commerce, legale, istruzione, finanza, viaggi e immobiliare)
Ciò di cui ho bisogno da te:
- Chiave API OpenAI
- Documenti
Risolveremo insieme le tue sfide AI. Contattami prima di effettuare un ordine!
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Ahmed S
Cloud Native Full stack Agentic AI Engineer
- DaPakistan
- Membro daago 2021
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna6 mesi
Lingue
Urdu, Inglese
Top 5% Cloud-Native & AI-Native Engineer specializing in Agentic AI systems that can handle users up to 100M. I build next-gen autonomous applications using OpenAI Agent SDK, LangGraph, and Claude Code CLI / OpenAI Codex integrated with MCP servers — enabling fully automated, high-speed development pipelines. As both an expert Prompt Engineer and advanced Context Engineer, I design precise, instruction- and knowledge-driven interactions that maximize LLM reasoning and reliability. Skilled across the full stack (Next.js, FastAPI, PostgreSQL, Pinecone), I deliver scalable, event-driven architect
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FAQ
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Cos'è un'applicazione Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
Le applicazioni RAG combinano il recupero tradizionale di informazioni con la generazione avanzata di testo AI per fornire risposte più accurate e contestualmente pertinenti. Questo aiuta la tua AI a recuperare e generare informazioni basate su un grande database o archiviazione vettoriale.
Cos'è l'Agentic RAG e come si differenzia dal RAG normale?
L'Agentic RAG utilizza flussi di lavoro agentic, che permettono all'AI di svolgere compiti complessi come decisioni e automazione delle attività. È più avanzato del RAG normale perché si adatta agli obiettivi specifici dell'utente e fornisce risposte più intelligenti e orientate agli obiettivi.
Ho bisogno di una chiave API OpenAI per la mia applicazione RAG?
Sì, per generare risposte basate su AI, ti serve una chiave API OpenAI. Ti guiderò su come ottenerla e integrarla nella tua applicazione.
Come testate il chatbot AI prima di finalizzare lo sviluppo?
Utilizzo Streamlit per creare un frontend user-friendly per i test, permettendoti di interagire con il chatbot, verificare le sue funzionalità e assicurarti che tutto funzioni senza problemi prima del deployment.
Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di Pinecone per i database vettoriali?
Pinecone offre ricerche vettoriali rapide, scalabili e affidabili, garantendo che la tua AI possa recuperare le informazioni più pertinenti in modo rapido. Semplifica il processo di integrazione e migliora le prestazioni della tua applicazione RAG, offrendo alta precisione e bassa latenza.
