Costruirò un agente AI affidabile, integrazione LLM o sistema rag

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Eric M
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Prendo le funzionalità IA dalla demo alla produzione in TypeScript/Node o Python: un’integrazione LLM, un sistema RAG sui tuoi documenti, oppure un agente che chiama i tuoi strumenti in modo affidabile. Ogni ordine include controlli che verificano che funzioni.


Ricevute: ho costruito un gateway LLM multi-fornitore, compatibile con OpenAI, Anthropic e Gemini, che gira in produzione su 5 prodotti. Ho lanciato RAG su dati interni in produzione e su una piattaforma ho aumentato la retrieval su un benchmark fisso di 12 domande da 1/12 a 8/12 risposte. Ho gestito una pipeline di modelli open-weight per una piattaforma di etichettatura dati con oltre 500K utenti.


Come funziona: ogni ordine parte da una breve specifica scritta e test di accettazione su cui concordiamo. Construo in base a esse e consegno il codice, una breve descrizione e un set di valutazione con un controllo che deve fallire, così puoi eseguire nuovamente la verifica invece di fidarti ciecamente.


Buoni abbinamenti: un chatbot o sistema RAG che dà risposte sbagliate, un agente che deve chiamare i tuoi strumenti in modo affidabile, o il passo a un modello più economico senza perdere qualità. Inviami qualche riga su cosa stai costruendo prima di ordinarlo.

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Eric M

Fractional CTO and AI Agent Engineer

  • DaCanada
  • Membro daago 2020
  • Tempo di risposta medio16 ore
  • Lingue

    Inglese
Fractional CTO and hands-on AI engineer, building software since 1997 (29 years). I take AI agents, RAG systems and LLM integrations from demo to production in TypeScript/Node and Python, plus 8 years of Go, and every delivery comes with tests or evals you can rerun. Receipts: a multi-provider LLM gateway in production across 5 products; an open-weight model pipeline for a data-labelling platform with 500K+ users; real-time esports infrastructure with EA at ~600 events/s. VP Engineering or CTO at six startups. Langford, BC, Canada, Pacific time.

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