Aggiungerò funzionalità llm al tuo backend python con rag citato e controllo dei costi

Vuoi una funzionalità LLM che dia risposte fondate, fallisca in modo sicuro e non ti sorprenda sulla fattura. Lo integriamo nei backend Python esistenti.

Ciò che costruisco: retrieval (RAG) con citazioni, così ogni risposta indica la sua fonte; output strutturati, validati con pydantic prima che qualcosa venga salvato o agito; passaggi dell'agente che aspettano l'approvazione di una persona prima di modificare i dati; routing e caching del modello per mantenere sotto controllo il costo per richiesta; e un set di valutazione, così la qualità viene misurata invece di essere valutata a occhio.

Come lavoro: leggo il tuo codice prima di modificarlo, scrivo prima il test che fallisce e ti guido attraverso la funzionalità sui tuoi dati prima di consegnarla. Background: Python di produzione (Django REST, pytest, queue workers su AWS) su una piattaforma che già integra funzionalità LLM, dopo anni di lavoro remoto per team in Nuova Zelanda, Singapore e Australia.

Cosa ottieni: la funzionalità nel tuo repo con test, una breve nota di progettazione e i risultati della valutazione.

Scrivimi prima con il tuo stack e cosa dovrebbe fare la funzionalità.