Sfoglia categorie
Esplora
Fiverr Pro
Italiano
$
USD
Ottimizzerò il modello LLM e creerò un chatbot rag personalizzato usando gpt e llama
Arslan Ali
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Vuoi un'AI più intelligente di ChatGPT, addestrata sui tuoi dati?
Personalizzo LLM come LLaMA, DeepSeek, GPT e Mistral, e costruisco sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizzati, così la tua AI risponde usando i tuoi documenti, non dati generici di internet. Che tu abbia bisogno di un assistente AI privato, di un chatbot specifico per un settore o di un'API più intelligente basata su LLM, ottieni una soluzione precisa, ottimizzata e scalabile, costruita intorno ai tuoi dati.
Cosa ottieni:
- Fine-tuning su LLaMA, DeepSeek, GPT o altri LLM
- Pulizia e preprocessing del dataset
- Chatbot RAG personalizzato usando FAISS o Weaviate
- Configurazione pipeline con LangChain o LlamaIndex
- Ottimizzazione API OpenAI con prompt e contesto migliorati
- Supporto completo per il deployment: API, Docker o Supabase
I tuoi dati. Il tuo modello. Le tue regole.
Scrivimi prima di ordinare così posso valutare il tuo caso d'uso e consigliarti la configurazione più adatta.
Scopri di più su Arslan Ali
Arslan Ali
AI Engineer
- DaPakistan
- Membro dagiu 2024
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna7 mesi
Lingue
Urdu, Tedesco, Francese, Inglese
I'm an AI Engineer with 3+ years of experience building production-ready AI solutions for startups and businesses. I specialize in AI SaaS applications, LLM-powered assistants, RAG systems, AI agents, and workflow automation. I develop scalable backends with FastAPI, modern React.js frontends, and intelligent systems that process text, images, and voice. From enterprise chatbots to autonomous multi-agent platforms, I deliver reliable, secure, and production-ready AI products that solve real business problems.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Qual è la differenza tra il fine-tuning di un LLM e la creazione di un chatbot RAG?
Il fine-tuning riaddestra il modello stesso sui tuoi dati, modificando il modo in cui risponde a livello fondamentale. Il RAG mantiene il modello di base così com'è, ma lo collega a una fonte di conoscenza live — i tuoi documenti o il database — così può recuperare risposte accurate in tempo reale. Uso quello che si adatta meglio al tuo caso, a volte entrambi insieme.
Con quali LLM lavori — puoi fare il fine-tuning di LLaMA o DeepSeek in modo specifico?
Sì. Lavoro con LLaMA, DeepSeek, Mistral e modelli basati su GPT, e scelgo quello più adatto in base al tuo budget, alla quantità di dati e se hai bisogno di deployment open-source (self-hosted) o tramite API.
I miei dati rimangono privati durante il fine-tuning?
Sì. Il tuo dataset viene usato solo per addestrare il tuo modello e non viene condiviso, riutilizzato o conservato oltre il scope del progetto. Se hai bisogno di un NDA firmato prima di condividere dati sensibili, sono disponibile.
Come funziona il deployment una volta che il modello è pronto?
A seconda della tua configurazione, effettuo il deployment tramite API REST, un container Docker per l'auto-ospitazione, o Supabase per un backend gestito — quello che si adatta meglio alla tua infrastruttura esistente e al tuo livello di competenza tecnica.
