Sfoglia categorie
Esplora
Fiverr Pro
Italiano
$
USD
Costruirò un sistema RAG di produzione sui tuoi documenti
Cheolhee Lee
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Costruisco sistemi RAG di produzione che rispondono dai TUOI documenti con citazioni, non con hallucination.
Cosa ottieni
- Pipeline di ingestione documenti (PDF, DOCX, HTML, Notion, Confluence) con suddivisione consapevole del layout
- Ricerca ibrida: BM25 + vettori densi + reranking, ottimizzata sul tuo set di valutazione
- Sintesi delle risposte con citazioni in linea e rifiuto quando mancano le prove
- Servizio FastAPI / Node, Docker, CI e dashboard di amministrazione per il re-indicizzazione
Perché me
Spedisco sistemi LLM in produzione. Risultati recenti misurati: latenza p95 inferiore del 70%, costo di servizio inferiore del 38%, 49% di token in meno attraverso caching del contesto, output strutturato e routing del modello.
Stack
Python, TypeScript, LangChain, LlamaIndex, OpenAI / Anthropic / vLLM, pgvector, Qdrant, Elasticsearch, Postgres, Redis, Docker, AWS.
Inviami un esempio dei tuoi documenti e le domande a cui hai bisogno di risposte, e ti dirò esattamente cosa è possibile prima di ordinare.
Scopri di più su Cheolhee Lee
Cheolhee Lee
AI Full Stack Developer specializing in LLM and RAG optimization
- DaCorea del Sud
- Membro daapr 2021
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Coreano, Inglese
I keep my employer and my clients unnamed here.
I ship production AI systems end to end at an undisclosed B2B AI SaaS company - a sales-automation SaaS and a public-sector AI evaluation platform.
Measured: LLM p95 latency -70%, serving cost -38%, output tokens -49% via context caching and structured output. 125x list speedup, threads query 411ms to 1.6ms, bundle 21.7MB to 2.3MB. Re-homed three LLM models to an on-prem DGX with zero downtime; passed TTA review for Korea's AI Verification program.
TypeScript, Python, Rust, Go, React, PostgreSQL, AWS, RAG, vLLM, MCP.
Traduzione automatica.
