Sfoglia categorie
Esplora
Fiverr Pro
Italiano
$
USD
Realizzerò progetti di nlp, machine learning, data science
Sviluppatore di AI generativa RAG, LLMs, NLP, CV, soluzioni AI
🚀 Ingegnere AI specializzato in:
• NLP, LLMs e sistemi RAG
• Chatbot AI e agenti AI
• Soluzioni di computer vision
• Applicazioni web alimentate da AI
• LangChain, LlamaIndex e database vettoriali
• ...
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di architetture NLP & RAG di livello produzione? Basta accontentarsi di wrapper.
Ciao, sono un AI Engineer specializzato in avanzate Natural Language Processing e sistemi di retrieval intelligenti. Non mi limito a collegare chiavi API di base; progetto pipeline enterprise-grade, full-stack LLM ottimizzate per precisione e latenza.
Deliverables operativi principali:
- Chatbot RAG intelligenti: Costruisco motori di Retrieval-Augmented Generation robusti. Gestisco l'intera pipeline, dall'ingestione avanzata di documenti (PDF, CSV, database SQL) al semantic chunking, indicizzazione vettoriale e deployment reattivo frontend.
- Integrazione personalizzata di LLM: Evito il prompt engineering generico per distribuire, perfezionare e orchestrare modelli open-source o commerciali nativamente allineati con la tua logica aziendale proprietaria.
- Agent AI autonomi: Strutturo workflow multi-agent altamente funzionali capaci di ragionamento autonomo, chiamate a strumenti in tempo reale e esecuzione di processi aziendali complessi e ciclici.
- Data Ops vettoriale semantica: Progetto database NoSQL a bassa latenza (Chroma, Pinecone, Qdrant) abbinati a backend sicuri FastAPI per elaborazioni di testo ad alta velocità.
Facciamo deprecate i workflow legacy. Invia i tuoi parametri di dati.
Il mio portfolio
Altri servizi della categoria Data science e ML offerti da me
FAQ
Traduzione automatica.
Quali formati di dati può ingestire il tuo pipeline RAG?
Progetto pipeline di ingestion dati robuste capaci di processare dati aziendali altamente non strutturati. Questo include corpus raw PDF, matrici CSV, array JSON e estrazioni dirette da database relazionali SQL o NoSQL. Se i tuoi dati sono silo, costruisco il layer di estrazione per vettorializzarli.
Come fai a prevenire che l'LLM hallucini o inventi fatti?
Implemento architetture RAG rigorose. L'LLM è matematicamente vincolato a generare risposte solo basate su chunk semantici recuperati dal tuo database vettoriale privato, garantendo zero hallucinations.
I tuoi dati aziendali proprietari saranno usati per addestrare modelli pubblici?
Viene applicata una governance dei dati assoluta. Le API aziendali garantiscono zero retention dei dati per training pubblico. Per massima sicurezza, possiamo distribuire modelli open-source completamente localmente sui tuoi server AWS/Azure isolati.
Usi solo prompt engineering o costruisci infrastrutture vere e proprie?
Sono un system architect, non un prompt writer. Costruisco infrastrutture backend complete: sviluppo di nodi FastAPI, configurazione di database vettoriali NoSQL (Chroma/Pinecone), esecuzione di logiche di chunking e binding di loop di retrieval nativamente.
Dove distribuisci l'applicazione AI finale?
La distribuzione si adatta al tuo stack. Containerizzo la pipeline usando Docker per integrazione CI/CD pulita, o distribuisco nodi di inference direttamente in ambienti cloud scalabili come Amazon SageMaker o Azure ML Studio.
Ricevo tutto il codice sorgente e la documentazione tecnica?
Sì. Ricevi il codice Python/FastAPI completo e non criptato, le configurazioni di indicizzazione del database e una definizione completa dell'architettura tecnica (TAD) che descrive tutti i protocolli di vettorializzazione e routing API.
