Costruirò e distribuirò un sistema RAG di produzione

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AYESHA SHAHID
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build and deploy a production rag system
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Se sei stanco di cercare tra lunghi PDF o report, creerò un'applicazione RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizzata per chattare con i tuoi documenti e ottenere risposte accurate e citate in modo istantaneo.

Sono un ricercatore ML pubblicato (Springer Nature, 2026) con esperienza pratica nella creazione di sistemi RAG di produzione, non solo tutorial di base.


COSA COSTRUISCO:

  • Sistema Q&A PDF/documento: carica qualsiasi documento, fai domande, ottieni risposte citate.
  • Chatbot di knowledge base che collega i tuoi dati, politiche o manuali a un assistente AI.
  • Assistente per documenti medici/legali/tecnici.
  • Pipeline RAG con prevenzione delle hallucination e citazioni delle fonti.
  • RAG multi-documento con filtraggio e ricerca di metadati.


IL MIO STACK TECNOLOGICO:

  • LangChain + FAISS / ChromaDB per il retrieval
  • Llama 3, Mistral o GPT-4 per la generazione
  • Streamlit o FastAPI per l'interfaccia
  • Docker per il deployment
  • HuggingFace Spaces o il cloud che preferisci


PERCHÉ SCEGLIERE ME:

  •  Sistemi RAG reali distribuiti con demo live disponibili.
  • Rigoroso approccio accademico: costruisco AI che è precisa, non solo impressionante.
  • Le consegne includono codice sorgente pulito e documentazione.


Contattami prima di ordinare per discutere la struttura dei tuoi dati. Costruiamo insieme il tuo assistente AI.

  • Motore IA

    • GPT
    • Llama
    • Altro

  • Linguaggio di programmazione

    • Python
    • Altro

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AYESHA SHAHID

ML Researcher, Healthcare AI, RAG and LLM Apps, Springer Published

  • DaPakistan
  • Membro damag 2026
  • Tempo di risposta medio1 ora

  • Lingue

    Urdu, Inglese
Published ML researcher (Springer Nature, 2026) specializing in healthcare AI, RAG applications, and production ML systems. I've trained 15+ model architectures, including BiLSTM, CNN, XGBoost, and LLMs across medical and NLP domains. I build RAG apps with LangChain and FAISS, ML pipelines with FastAPI and Docker, and deep learning models for classification and prediction. Every delivery is clean, documented, and production-ready, not just a notebook.

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