Svilupperò una pipeline RAG usando langchain, llamaindex e database vettoriali

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Muhammad Hammad
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develop a rag pipeline using langchain, llamaindex, and vector databases
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  • Ingestione dati: Integrazione senza problemi con PDF, Word, CSV, Notion o URL.
  • Configurazione database vettoriale: Pinecone, ChromaDB, FAISS o Weaviate.
  • Integrazione LLM: GPT-4, Claude, Gemini o LLaMA.
  • Funzionalità avanzate: Text chunking, embeddings, reranking e memoria chat.
  • Interfaccia: Un'interfaccia Streamlit pulita o un backend FastAPI.


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PERCHÉ SCEGLIERE ME? Ricevi codice pulito, pronto per la produzione. Non consegno solo il progetto; spiego anche come funziona il sistema, così hai il pieno controllo.


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Muhammad Hammad

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    Urdu, Inglese
Hi, I'm an AI & Machine Learning Engineer specializing in production-ready AI solutions. 🤖 Machine Learning & Deep Learning — Model training, computer vision, NLP, and AI pipelines using PyTorch & TensorFlow. 🧠 Generative AI & LLMs — GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA, RAG pipelines, vector databases, LangChain, and prompt engineering. ⚡ Agentic AI & Automation — Multi-agent systems and AI automation using CrewAI, AutoGen, LangGraph, n8n, and Python. 📊 Data & Deployment — Databases, cloud deployment, and MLOps. I build scalable AI systems, custom models with clean and reliable code.

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