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Costruirò un sistema RAG o un agente AI con automazione LLM
Albanda M
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Costruisco sistemi RAG affidabili, agenti AI e workflow di automazione LLM per prodotti reali e casi d'uso aziendali.
Sono un Senior Software Engineer e AI Product Engineer con oltre 10 anni di esperienza in architettura backend, applicazioni AI, API e software di produzione.
Ciò in cui posso aiutarti:
Pipeline RAG
Ingestione e suddivisione di documenti
Embeddings e database vettoriali
Ricerca semantica e filtro dei metadati
Risposte basate su citazioni con riferimenti
Agenti AI e chiamata di strumenti
OpenAI, Claude e Gemini
Output JSON strutturati
Memoria e stato dell'agente
Integrazioni API
Valutazione e test di regressione
Gestione degli errori e fallback
Deployment in produzione
Considero l'output di LLM come dati che necessitano di validazione piuttosto che come verità affidabile automatica. Questa è la differenza tra una demo e un sistema di cui i tuoi clienti possono fidarsi.
Per workflow aziendali complessi, grandi dataset o sistemi multi agente, contattami prima di ordinare così posso definire correttamente il scope.
Scopri di più su Albanda M
Albanda M
Senior AI Product Engineer, SaaS, RAG and Automation
- DaPolonia
- Membro daago 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Turco, Azero, Inglese, Russo, Polacco, Arabo
I help startups and businesses build production-ready AI SaaS platforms, ERP/CRM systems, automation tools, dashboards, browser extensions and desktop apps. I’m a Senior Software Engineer and AI product builder with 10+ years of experience in backend architecture, full-stack development, cloud systems and LLM-powered products. I can help with AI MVPs, RAG, LLM integrations, Next.js, React, Node.js, Python, PostgreSQL, APIs, technical leadership and scalable software architecture.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
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FAQ
Traduzione automatica.
Puoi lavorare con PDF, Word o altri documenti?
Sì. L'approccio di ingestione dipende dai tipi di file e dalla struttura dei documenti.
Il sistema può fornire citazioni?
Sì. Risposte supportate da citazioni possono essere incluse ovunque i dati di origine le supportino.
Quali vector database puoi usare?
La scelta migliore dipende dal progetto. Posso lavorare con database vettoriali comuni e con la ricerca vettoriale basata su PostgreSQL.
Puoi costruire agenti AI che chiamano API?
Sì. Posso implementare workflow di chiamata di strumenti dove un agente interagisce con API supportate o servizi interni.
Puoi valutare il sistema RAG?
Sì. Posso creare casi di valutazione che coprono qualità del retrieval, grounding, correttezza delle risposte e regressioni.
Puoi integrare questo nel mio SaaS esistente?
Sì, dopo aver revisionato la tua architettura e le API attuali.
