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Costruirò un chatbot rag personalizzato per i tuoi documenti pdf
Feichen
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Creo pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizzate che trasformano i tuoi documenti in un assistente Q&A intelligente. Tu fornisci i file (PDF, Word, siti web, markdown, ecc.) e io progetto una soluzione end-to-end: suddivisione in parti, embeddings, vettore di archiviazione, retrieval e un'interfaccia chat pulita basata sulla tua knowledge base.
Cosa consegnerò:
- Architettura personalizzata della pipeline RAG per i tuoi documenti
- Configurazione del database vettoriale (Pinecone, Qdrant, Chroma, Weaviate, ecc.)
- Strategia di ingestione e suddivisione dei documenti ottimizzata per il tuo contenuto
- Retrieval e reranking ottimizzati per il tuo caso d'uso
- Risposte con citazione delle fonti per evitare hallucination
- Integrazione di API o interfaccia chat pulita
Lavoro con il tuo stack preferito (Python, LangChain/LlamaIndex, OpenAI o qualsiasi altro provider di LLM) e consegno codice testato, pronto per la produzione, con documentazione chiara.
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Feichen
AI ML Engineer, LLM Fine tuning and Private Deployment Specialist
- DaCina
- Membro daago 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese, Cinese
AI/ML engineer specializing in LLM fine-tuning (LoRA/QLoRA) and private model deployment. Built a fact/opinion classification model via Qwen3-14B-4bit LoRA, achieving 99.7% accuracy on a 300-sample benchmark. I run a private 4-node Mac Mini M4 cluster - fine-tune and deploy your model locally, keeping your data 100% in your own infrastructure. Services: Custom LLM fine-tuning (LoRA/QLoRA), private/local model deployment & API serving (FastAPI), RAG pipelines, training data preparation & evaluation design. Fast, clear communication, English & Chinese.
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