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Costruirò un'app rag ai personalizzata e un chatbot per la ricerca di documenti
Harish J
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Descrizione del servizio
Vuoi un'AI che possa conversare con i tuoi PDF, documenti o database in modo preciso? Costruirò un sistema RAG pronto per la produzione per la tua attività...
Sono specializzato in architetture GenAI per la produzione e sistemi backend asincroni usando Python, FastAPI, Vector DBs e LLMs (OpenAI, Groq, Llama 3).
️ Capacità principali:
- Pipeline RAG per la produzione: Ingestione e parsing asincrono di documenti (PDF, Docs).
- Ricerca vettoriale: Recupero ad alte prestazioni con Qdrant, Pinecone, ChromaDB.
- Reranking neurale: Reranking BGE Cross-Encoder per una precisione nel recupero del contesto.
- Orchestrazione Multi-LLM: OpenAI GPT-4o, Groq Llama-3 con logica di failover.
- API Gateway: Endpoint FastAPI ad alta concorrenza con autenticazione API Key.
- Dockerizzazione: Containerizzazione pulita pronta per il deployment su cloud (AWS/GCP).
Piattaforma tecnologica:
Python | FastAPI | Qdrant | Pinecone | LlamaIndex | LangChain | OpenAI | Groq | Docker
Perché scegliermi?
- Codice pulito, modulare, seguendo i principi SOLID.
- Resilienza integrata per limiti di rate, tentativi e fallback dei provider.
- Codice completamente commentato
Parliamo del tuo progetto! Scrivimi prima di ordinare così possiamo personalizzare l'architettura in base alle tue esigenze specifiche di dati.
Scopri di più su Harish J
Harish J
Enterprise Rag and AI Systems Engineer
- DaIndia
- Membro daapr 2026
Lingue
Inglese
I am an AI Engineer specializing in enterprise-grade Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines, LLM orchestration, and high-throughput FastAPI backends. I build low-latency systems with Qdrant vector search, LlamaParse document ingestion, and hybrid reranking mechanisms.
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Q1: Quali prerequisiti devo fornire prima di iniziare?
Risposta: Devi condividere le specifiche del progetto, dati/documenti di esempio e le API keys per i provider LLM o Vector DB scelti (ad esempio OpenAI, Groq, Pinecone). Se non hai ancora le chiavi, posso guidarti su come configurarle in modo sicuro in un file .env.
Q2: I miei dati e le API keys resteranno sicuri durante lo sviluppo?
Risposta: Sì, assolutamente. I tuoi dati, la logica di business e le credenziali rimangono completamente confidenziali. Tutte le credenziali sensibili sono caricate tramite variabili di ambiente (.env) e mai hardcodate o condivise.
Q3: Puoi gestire il parsing personalizzato di documenti come tabelle complesse e PDF?
Risposta: Sì. Utilizzo strumenti di parsing consapevoli del layout (come LlamaParse) e strategie di chunking personalizzate per estrarre e strutturare tabelle, PDF, Markdown e documenti di testo prima di indicizzarli nel vector database.
Q4: L'applicazione è pronta per il deployment cloud?
Risposta: Sì. Ogni consegna include codice Python strutturato, endpoint FastAPI, un modello .env.example e un Dockerfile ottimizzato, così puoi deployare subito su AWS, GCP, Azure o qualsiasi server locale.
Q5: Cosa succede se un provider LLM va offline o raggiunge i rate limit?
Risposta: Costruisco resilienza integrata usando algoritmi di retry e routing multi-provider con failover (ad esempio passare automaticamente da Groq a OpenAI se si raggiungono i rate limit) per garantire alta disponibilità.
