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Costruirò una pipeline di ricerca RAG AI con elasticsearch
Serhii T
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Vuoi aggiungere una ricerca alimentata dall'AI o un bot Q&A al tuo prodotto o ai dati interni? Costruisco pipeline RAG di livello produttivo che funzionano davvero, non demo da laboratorio.
Ciò che offro:
- Pipeline RAG: ingestione dati, chunk, embed, indice, retrieve, answer con citazioni
- Ricerca ibrida: BM25 + vettore con Reciprocal Rank Fusion
- Routing intelligente delle query: query semplici = percorso veloce ($0 costo LLM), complesse = AI
- Integrazione LLM tramite LiteLLM: Claude, GPT, DeepSeek con fallback
- Workflow agentici con LangGraph: ragionamento a più passaggi, uso di strumenti
- Complete osservabilità: tracciamento con Langfuse, monitoraggio dei costi per query
Perché scegliere me:
- Oltre 8 anni di Elasticsearch in produzione, il punto debole di molti progetti RAG
- Ho costruito sistemi RAG Q&A di livello produttivo, non demo da hackathon
- Ho progettato un motore di orchestrazione AI con triage routing (Fast/ReAct/Planning)
Sorgenti dati: PDF, DOCX, database, API, dati CRM, qualsiasi cosa testuale.
Piattaforma: Elasticsearch, Qdrant, LangGraph, NestJS, Vue.js, LiteLLM, Docker.
Scrivimi con il tuo caso d'uso, ti dirò se RAG è la soluzione giusta o se una ricerca più semplice basta.
Scopri di più su Serhii T
Serhii T
Elasticsearch, AI Search Engineer, 8 Years Production Experience
- DaPolonia
- Membro daapr 2026
- Ultima consegna3 mesi
Lingue
Ucraino, Russo, Inglese
Elasticsearch & AI Search Engineer, 8+ years production experience. I deploy, optimize, and scale search infrastructure for enterprise systems.
Core skills:
- ES deployment, performance tuning, relevance optimization
- Multi-tenant search architecture
- RAG pipelines & AI search (LangGraph, Qdrant)
- Docker & Kubernetes for search clusters
Stack: Elasticsearch, TypeScript, NestJS, Java, Docker, Docker-Compose, K8s, Helm, RabbitMQ, Vue.js, LangGraph.
Based in Poland. Open to consulting and projects.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Con quali origini dati puoi lavorare?
Documenti (PDF, DOCX), database (PostgreSQL, MySQL), API, dati CRM, contenuti web — tutto testuale.
Come fai a mantenere bassi i costi di LLM?
Routing triage intelligente. Il 60-70% delle query viene risposto con ricerca ibrida veloce senza chiamate LLM. Solo le domande complesse usano l'AI.
Puoi integrare questo nella mia app esistente?
Sì. Fornisco tramite REST API, SDK TypeScript o componente web incorporabile — tutto ciò che si adatta alla tua piattaforma.
E se non sono sicuro che RAG sia la soluzione giusta?
Scrivimi prima. Valuterò il tuo caso d'uso gratuitamente e ti dirò onestamente se RAG ha senso o se una ricerca più semplice funziona meglio.
