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Costruirò un chatbot ai rag personalizzato e un'app LLM sui tuoi documenti
Awais Ali
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Ingegnere AI e architetto di soluzioni. Costruisco sistemi RAG e applicazioni LLM che resistono al contatto con dati reali.
La maggior parte dei chatbot AI fallisce nello stesso modo: il retrieval restituisce il passaggio sbagliato e il modello inventa con sicurezza il resto. È un problema di sistemi, non di prompt, ed è qui che i 15+ anni di ingegneria di produzione fanno la differenza. Ho costruito agenti AI in produzione, e dietro a quello ci sono sistemi enterprise SSO con oltre 100.000 utenti e piattaforme geospaziali a livello nazionale.
COMPLETAMENTE SELF-HOSTED SE NE HAI BISOGNO
Modelli open-weight sul tuo hardware, i tuoi dati mai escono dalla tua rete. Ho creato sistemi air-gapped che funzionano senza internet.
COSA COSTRUISCO
RAG sui tuoi documenti, database e API. Strategia di chunking e embedding, ricerca vettoriale, reranking, risposte basate su citazioni, controllo delle hallucination e strumenti di valutazione.
PILASTRA
Python, LangChain, LangGraph, CrewAI, FastAPI, Node.js, React
OpenAI GPT, Claude, Gemini, o modelli open-weight che ospiti tu stesso
PostgreSQL con pgvector, Redis, Docker, Kubernetes, AWS
Se una semplice ricerca risolvesse il problema a un decimo del costo, te lo dirò.
Dimmi quali sono i tuoi dati e cosa vuoi che le persone chiedano.
Scopri di più su Awais Ali
Awais Ali
Solution Architect, AI Agentic, Enterprise Software, UAV Robotics, GIS
- DaPakistan
- Membro dafeb 2021
- Ultima consegna5 anni
Lingue
Inglese, Urdu
Solution Architect, 15+ years on mission-critical systems.
C2 and battlefield-visualization platforms: real-time MIL-STD-2525 tactical maps over 3D terrain, country-scale geospatial ETL, offline and air-gapped. Enterprise SSO on Keycloak: 100,000+ users at 99.9% uptime. Layer-1 blockchain: Solidity, multi-sig wallet, explorer, ERC-4337 email sign-in. Ran my own firm 5 years: 7 custom UAV platforms and the ground-control stack that flew them. AI agents in production - RAG, LLMs, LangChain, CrewAI
.NET, Node, Python, React | Azure, AWS, GCP | Docker, Kubernetes | PostGIS | ArduPilot, PX4, ROS2
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Cos’è il RAG, in una frase?
Invece di sperare che il modello conosca già il tuo business, cerca prima nei tuoi documenti reali e risponde da quello che trova, con citazioni verificabili.
Ti inventa cose?
Questo è il modo in cui il sistema è progettato per fallire - grounding, citazioni e strumenti di valutazione per misurarlo invece di sperare. Nessuno può promettere zero con sincerità.
Quale modello usi?
Qualunque cosa si adatti ai tuoi vincoli di accuratezza, privacy e costo. Ottieni il compromesso, non un default.
Può funzionare sui nostri server?
Sì. Modelli open-weight sul tuo hardware o all’interno della tua rete, così i tuoi dati non lasciano mai il sistema. Ho costruito sistemi completamente air-gapped, senza internet.
Ne ho bisogno o basta la ricerca?
Chiedimi. Se la ricerca semplice risolve il problema te lo dirò; è una soluzione molto più economica e preferisco dirtelo subito piuttosto che alla consegna.
Fai fine-tuning?
Prima il retrieval - più economico, più rapido da modificare, e di solito ciò di cui le persone hanno realmente bisogno quando parlano di fine-tuning. Se serve davvero un tuning, te lo dirò.
