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Svilupperò rag personalizzati, agent AI e automazioni Python per la tua attività
Hammad Ishaq
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Smetti di pagare per demo di AI che si rompono in produzione.
Sono uno sviluppatore di AI in Python che crea sistemi RAG, agenti AI e automazioni
che funzionano davvero 24/7, non chatbot giocattolo che hallucinate sui dati reali.
COSA CONSEGNO:
- Chatbot RAG che parlano con i tuoi PDF, Notion, siti web con risposte senza hallucination usando LangChain + Pinecone/pgvector
- Agent AI: agenti che chiamano strumenti, navigano, cercano, estraggono dati e svolgono compiti reali
- Automazioni Python: backend FastAPI, web scraping, automazione dei workflow con n8n
- Integrazione LLM: GPT, Claude, Gemini, Llama integrati nella tua app esistente
- Database vettoriali: pipeline di recupero di livello produzione che scalano
PERCHÉ SCEGLIERE ME:
- Focus sulla produzione: scrivo codice che gestisce casi limite, non demo Streamlit
- Le tue API keys, il tuo codice sorgente, i tuoi dati senza lock-in da parte dei vendor
- Comunicazione chiara e aggiornamenti asincroni costanti
- Garanzia di 7 giorni di correzione bug gratuita su ogni progetto
STACK TECNOLOGICO:
Python, LangChain, FastAPI, OpenAI, Anthropic Claude, Pinecone, pgvector, AWS, n8n
Ideale per fondatori SaaS, e-commerce, agenzie e PMI che vogliono AI reale che funziona.
Contattami prima di ordinare così posso progettare l'architettura giusta per il tuo caso d'uso.
Scopri di più su Hammad Ishaq
Hammad Ishaq
AIML Engineer
- DaPakistan
- Membro damag 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Urdu, Inglese, Punjabi, Arabo
My journey began in 2021 as a Node.js developer, but curiosity pulled me deep into machine learning, where I've spent years mastering deep learning, computer vision, predictive modeling, and model deployment at scale. Certified by Stanford, DeepLearning.AI, and IBM, I design and deploy production-grade ML systems, architect agentic AI pipelines and multi-agent workflows with LangChain and LangGraph, fine-tune LLMs, and build RAG architectures for context-aware AI. Skilled in end-to-end MLOps using Docker, FastAPI, and cloud platforms engineering intelligent systems that deliver real impact.
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Cos'è RAG e perché ne ho bisogno?
RAG (Retrieval Augmented Generation) fa sì che l'AI risponda solo dai tuoi dati — i tuoi PDF, sito web o database — invece di indovinare. Questo elimina hallucination e mantiene le risposte precise. Se il tuo chatbot deve rispondere in modo fattuale sulla tua attività, hai bisogno di RAG.
Con quali LLM e strumenti lavori?
GPT-5, GPT-4o, Claude (Anthropic), Gemini, Llama e Mistral. Per database vettoriali: Pinecone, pgvector, Qdrant, Chroma. Framework: LangChain, LlamaIndex, FastAPI. Scelgo lo stack giusto in base al tuo budget e alle tue esigenze di privacy.
Possiedo il codice sorgente e i dati?
Sì, al 100%. Ricevi tutto il codice sorgente, tutte le API restano nel tuo account e i tuoi dati vivono nella tua infrastruttura. Nessun lock-in da vendor. Posso deployare su AWS, GCP o consegnare al tuo team per il deploy.
Devo fornire le API keys?
Sì. Fornisci le tue API key di OpenAI, Anthropic o altri LLM così controlli uso e fatturazione. Ti guiderò nell'impostazione se sei nuovo.
L'agente AI può connettersi ai miei strumenti esistenti?
Sì. Mi integrazione con HubSpot, Salesforce, Slack, Notion, Google Drive, WhatsApp, Zapier, n8n e qualsiasi strumento con API. Gli agenti possono leggere dati, creare record e attivare workflow automaticamente.
Cosa ti serve da me per iniziare?
Una descrizione chiara del problema, dati di esempio (PDF, fogli, URL) e accesso a API o account che l'agente deve collegare. Una breve chiamata o messaggio aiuta a definire correttamente il progetto.
