Progetterò il tuo database di conoscenza ai rag e il backend del database vettoriale

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Paul S
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design your ai rag knowledge base and vector database backend
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Informazioni su questo servizio

Traduzione automatica.

Un sistema RAG è tanto buono quanto la conoscenza che lo supporta. La maggior parte fallisce a causa di errori nel livello dei dati: segmentazione sbagliata, assenza di filtro dei metadata, recupero debole.


Sono Paul-Ferdinand Steuck: 7 anni di consulenza IT, MSc in Information Systems (1.1), ricercatore PhD su AI generativa e LLMs.


Progetto e costruisco la spina dorsale della conoscenza: quali dati esistono, come si integrano, cosa è effettivamente adatto più il filtro dei metadata, ricerca lessicale e semantica, reranking e hosting. Lavoro con database vettoriali come Qdrant e Pinecone, pipeline ETL in Python/Rust e metodi strutturati (analisi dei requisiti, BPMN, UML). Consiglio anche sui veri trade-off: RAG vs. fine-tuning vs. altri approcci.


Tutto il lavoro è sotto NDA, completamente confidenziale e criptato.


Contattami prima di ordinare così possiamo definire i tuoi dati e obiettivi.

  • Esperienza modello

    • Sviluppo di modelli personalizzati
    • Messa a punto dei modelli
    • IA generativa
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    • Altro

  • Settore

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  • Lingua

    • Inglese
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  • Esperienza tecnica

    • Machine learning (Supervisionato, Non supervisionato, Rinforzo)
    • Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
    • Computer Vision (rilevamento di oggetti, riconoscimento di immagini)
    • Feature engineering ed elaborazione dati
    • Etica dell'IA e mitigazione di bias

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Paul S

IT Consulting and PhD Candidate

  • DaGermania
  • Membro dadic 2020
  • Tempo di risposta medio1 ora

  • Lingue

    Tedesco, Inglese, Francese
I help companies build chatbots, RAG systems and multi-agent AI that work — by getting the concept right before anyone writes code. 7 years in IT consulting (Germany), MSc Information Systems (1.1), PhD researcher on generative AI, LLMs and conversational agents. Plenty of people can code an LLM app. The hard part is requirements analysis, the right tools and clean data — that's my focus. I use BPMN, UML and a current stack: LangChain/LangGraph, OpenAI Agents SDK, Pydantic AI, Qdrant, Pinecone, Python/Rust ETL, APIs. All projects under NDA. Please reach out before ordering.

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