Costruirò una pipeline RAG personalizzata e un agente AI con FastAPI e pgvector


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Stai cercando di integrare dati personalizzati nei Large Language Models (LLMs) con alta precisione e bassa latenza?
Costruisco sistemi Retrieval-Augmented Generation (RAG) robusti, pronti per la produzione, e flussi di lavoro AI agentic su misura per le tue esigenze di business.
Cosa offro:
- Architettura RAG personalizzata: suddivisione dei documenti, generazione di embedding (Cohere, OpenAI, Jina) e archiviazione dei vettori.
- Database di vettori: integrazione con PostgreSQL (pgvector), Pinecone o Qdrant.
- Ricerca ibrida: ricerca dense + sparse per la massima precisione di recupero.
- Integrazione backend: API REST ad alte prestazioni costruite con Python e FastAPI.
- Agenti AI autonomi: flussi di lavoro LangGraph per compiti complessi e multi-step.
- Codice pulito e documentazione: codice completamente tipizzato (Pydantic), documentato e Dockerizzato.
Piattaforma tecnologica:
Python | FastAPI | PostgreSQL / pgvector | LangChain / LangGraph | Docker | OpenAI / Cohere
Come lavoriamo:
1. Contattami con le tue esigenze prima di effettuare un ordine.
2. Definiamo insieme l'ambito del progetto, la tecnologia e i deliverables.
3. Costruisco, testo e consegno il sistema con istruzioni passo passo.
Trasforma i tuoi dati in un sistema AI intelligente. Scrivimi un messaggio per iniziare!
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Software Engineer
- DaTurchia
- Membro daset 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Turco, Inglese
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FAQ
Traduzione automatica.
Puoi deployare il sistema RAG sul mio server?
Sì, fornisco configurazioni Dockerizzate e guide di deployment per piattaforme cloud come AWS, DigitalOcean o Hetzner.
Devo avere le mie API keys?
Sì, avrai bisogno delle tue API keys per i servizi LLM (ad esempio OpenAI, Cohere, Anthropic). Posso guidarti nella configurazione.
