Sfoglia categorie
Italiano
$
USD
Connettiti alla tua IA
Costruirò un database vettoriale personalizzato e un local rag engine
Maxim
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Stai pagando alte tariffe mensili per database vettoriali in cloud come Pinecone e ti preoccupa la privacy dei dati?
Progetto motori di ricerca vettoriale personalizzati ultra-veloci e pipeline RAG completamente air-gapped per ambienti on-premise.
Cosa fornisco:
Embedded Vector Engines: core ad alte prestazioni in C99 integrato con SQLite in modalità WAL.
Latenza sub-millisecondo: ricerca di somiglianze ottimizzata con tempi di query sub-ms senza sovraccarico di cluster pesante.
100% Sovranità dei dati: zero perdite in cloud. Embedded, documenti e pesi rimangono severamente sul tuo hardware locale.
Retrieval ibrido: somiglianza vettoriale abbinata a BM25/FTS5 per alto richiamo e precisione.
Integrazione senza problemi: API Python pulite e microservizi pronti per la produzione.
Stack:
C99, SQLite (modalità WAL, estensioni vettoriali personalizzate), Python, Local LLMs (Llama, DeepSeek), Linux.
Che tu ti serva di un audit PoC, integrazione di motore personalizzato o un RAG air-gapped end-to-end, costruisco sistemi progettati per velocità cruda e sicurezza dei dati.
Contattami prima di ordinare per discutere lo scopo tecnico e i requisiti hardware.
Scopri di più su Maxim
Maxim
AI Systems Architect and High Performance SQLite Optimizer
- DaUcraina
- Membro dafeb 2026
Lingue
Russo, Inglese
Systems Architect and AI Engineer specializing in low-latency, air-gapped data pipelines and custom vector search engines.
I help companies eliminate high cloud costs (Pinecone, Qdrant Cloud) and meet strict GDPR/HIPAA standards with high-performance embedded infrastructure.
What I deliver:
- In-process vector engines with SQLite WAL mode
- Sub-millisecond query paths (0.42 ms p50)
- Air-gapped, privacy-first local RAG systems
- Autonomous AI agent architectures with persistent memory
Fast delivery, clean code, zero cloud lock-in. Let us optimize your AI!
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Perché usare SQLite + C invece di DB vettoriali in cloud?
Elimina costi ricorrenti SaaS, assicura il 100% di sovranità dei dati con zero fughe esterne e offre latenza di query sub-millisecondo direttamente sull'hardware locale senza sovraccarico di cluster distribuiti.
Questo sistema può operare completamente offline?
Sì. l'intera architettura funziona in ambienti air-gapped e sovrani usando embedding locali e LLM locali (come Llama o DeepSeek) senza connessione a Internet.
Di cosa hai bisogno da me per iniziare?
Il tuo caso d'uso di riferimento, dimensioni vettoriali, volume di dati, specifiche hardware e obiettivi di latenza. Un dataset di benchmark o schemi di esempio sono utili.
Che latenza e throughput posso aspettarmi?
Con routine C99 ottimizzate e SQLite WAL, le latenze tipiche della ricerca di somiglianze rimangono al di sotto di 1 ms per query su hardware CPU standard senza accelerazione GPU.
Firma NDA, e chi possiede l'IP?
Sì, firmo rigorosamente NDA reciproci prima di rivedere codice o dati sensibili. Il 100% del codice sorgente sviluppato e dell'IP appartiene interamente a te al momento della consegna.
