Svilupperò una pipeline RAG usando langchain, llamaindex e database vettoriali

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Muhammad Hammad
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Vuoi che la tua AI risponda alle domande usando I TUOI documenti? Creo pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizzate che collegano i tuoi dati privati (PDF, siti web, database) a LLM come GPT-4 o Claude.

Niente allucinazioni, solo risposte accurate e supportate dalle fonti, basate sui tuoi contenuti.


IDEALE PER: Basi di conoscenza interne al team Chatbot di supporto clienti & FAQ Documenti legali, medici o di ricerca Q&A

COSA OFFRO:

  • 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.


️IL MIO STACK TECNOLOGICO: LangChain, LlamaIndex, OpenAI, HuggingFace, Docker e Cloud Deployment (AWS/Render).

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

Turning Raw Data into Intelligent AI Solutions

  • DaPakistan
  • Membro dafeb 2025
  • Tempo di risposta medio1 ora
  • Lingue

    Urdu, Inglese
Hi, I'm an AI Engineer specializing in Generative AI, AI Agents, and intelligent automation. I build custom AI chatbots, RAG applications, LLM-powered solutions, and multi-agent systems using GPT-4, Claude, Gemini, Llama, LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, n8n, and Python. I also develop Machine Learning, Deep Learning, NLP, and Computer Vision solutions with PyTorch and TensorFlow. I deliver scalable, production-ready AI systems with clean, reliable code.

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