Costruirò agenti AI, flussi di lavoro multi agente e pipeline rag

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Hassam ul Haq
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La maggior parte dei chatbot AI sono un prompt avvolto attorno a un'API. Costruisco agenti che risolvono problemi reali di business: ho creato una pipeline a 3 agenti che valuta quanto un'azienda è visibile nei risultati di ricerca AI, e un sistema RAG che riduce la scoperta delle scene da centinaia di video da ore a secondi.

Sono un ingegnere AI e LLM che sviluppa sistemi di produzione in una startup di AI: pipeline RAG, orchestrazione multi-agente e backend basati su LangChain che vengono consegnati a utenti reali, non solo demo.

Ciò che ottieni:

  • Agente AI o chatbot RAG addestrato sui tuoi documenti, FAQ o base di conoscenza
  • Backend di ricerca vettoriale (ChromaDB) con chunking appropriato, risposte fondate invece di allucinazioni
  • Flussi di lavoro multi agente: ricerca, poi valutazione, poi raccomandazione, o cattura lead nel tuo CRM
  • Integrazione API nella tua app, Slack o sito web
  • Implementato, documentato e consegnato in modo pulito

Costruito in Python, alimentato da LangChain, testato su problemi di produzione reali, non solo per arricchire il portfolio.

Dimmi qual è il problema del tuo business e ti proporrò il pacchetto più adatto.

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Hassam ul Haq

AI Engineer, LLM Applications, RAG Systems and Agentic Workflows

5,0(2)
  • DaPakistan
  • Membro dafeb 2022
  • Tempo di risposta medio1 ora
  • Ultima consegna3 anni
  • Lingue

    Urdu, Punjabi, Inglese, Hindi
Python & .NET developer building LLM-powered backends and production APIs. Recent work: RAG pipeline over large codebases (ChromaDB + OpenAI embeddings) Multi-agent AI Visibility API — query discovery, scoring, recommendations → PostgreSQL Multimodal Instagram analyzer (GPT Vision + Whisper) on AWS EC2 2 years on a healthcare practice management system in ASP.NET Core — claims, billing, SignalR, Stripe, Hangfire Physics BSc (PIEAS) — comfortable with the math behind the systems, not just the frameworks. Message me with what you're building.

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