Costruirò pipeline di dati rag, tokenizzazione del testo e configurazioni di database vettoriali

I tuoi modelli di AI stanno facendo hallucination? Costruisco pipeline RAG di livello produzione, tokenizzazione del testo e infrastrutture di database vettoriale per alimentare i tuoi LLM con dati puliti e ricchi di contesto.

STACK TECNOLOGICO:

Database vettoriali: Pinecone, ChromaDB, Qdrant, Milvus, pgvector

Framework: LangChain, LlamaIndex, Python, SQL

LLM: OpenAI GPT, Llama, Claude, HuggingFace

COSA OFFRO:

Tokenizzazione avanzata & suddivisione in chunk: suddivisione intelligente dei documenti con dimensioni di chunk precise e sovrapposizione semantica per ottimizzare le finestre di contesto.

Pipeline di ingestione automatizzata: script ETL di livello produzione che estraggono PDF grezzi, JSON o API, generano embedding vettoriali e li aggiornano automaticamente.

Ingegneria dei metadata: tagging robusto dei metadata per una ricerca ibrida rapida e precisa.

Architettura del database: configurazione di storage cloud sicuro, staging e vettoriali da zero.

Perché scegliermi?

Costruisco backend di dati scalabili, puliti e con gestione degli errori, che mantengono i tuoi database sincronizzati.

Contattami con i dettagli del tuo progetto prima di ordinare!