Sfoglia categorie
Esplora
Fiverr Pro
Italiano
$
USD
Costruirò advanced rag, graph rag e agentic rag con citazioni
Junaid
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Gli strumenti generici di "chat con i tuoi PDF" falliscono con dati aziendali complessi. Hai bisogno di RAG che gestisca relazioni, domande multi-hop e query ambigue.
Sono Junaid, sviluppatore full-stack con sede nel Regno Unito. Costruisco sistemi RAG avanzati, grafici e agentici - incluso un knowledge base multi-tenant attivo nel mio portfolio.
Cosa costruisco:
RAG avanzato: retrieval ibrido (semantico + keyword + reranking), riscrittura delle query, fusione multi-doc, citazioni delle fonti con punteggi di affidabilità.
Graph RAG: estrazione di knowledge graph, retrieval consapevole delle entità, ragionamento multi-hop su Neo4j o grafici in memoria.
Agentic RAG: agenti LLM che decidono cosa recuperare, uso di strumenti, loop di auto-correzione tramite LangGraph.
Ogni ordine include:
- Sistema pronto per la produzione, deployato e attivo
- Codice sorgente pulito, commentato, al 100% tuo
- Diagramma dell'architettura e guida all'installazione
- Garanzia di correzione bug di 14 giorni dopo la consegna
Tech: Next.js, Node.js, FastAPI, OpenAI / Claude, LangChain, LangGraph, ChromaDB / Qdrant
Ideale per team aziendali, società di consulenza, startup di AI e chiunque abbia documenti troppo complessi per un RAG naive.
Scrivimi il tuo caso d'uso + esempi di documenti. Risponderò con una proposta di architettura entro 24 ore.
Scopri di più su Junaid
Junaid
AI chatbots, RAG systems and MERN SaaS apps
- DaRegno Unito
- Membro daott 2025
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese
I help SaaS founders and ops teams ship AI features that actually work in production — not weekend prototypes.
Recent work:
• AI chatbot — cut support tickets ~40%
• Multi-tenant RAG knowledge base
• Gmail → Slack / Notion automation
• Full-stack AI SaaS MVPs
Stack: React/Next.js, Node.js, FastAPI, MongoDB, OpenAI, Claude, RAG (Chroma/Qdrant), Docker.
London. UK & US time zones. Reply under 2 hrs.
Free 15-min scoping call — message me to start.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Qual è la differenza tra advanced RAG, graph RAG e agentic RAG?
Advanced RAG migliora il retrieval con una ricerca ibrida e il reranking. Graph RAG modella le relazioni tra entità per domande multi-hop come 'quale ingegnere ha lavorato su quale progetto'. Agentic RAG utilizza agent LLM per decidere cosa recuperare e ragionare passo dopo passo. Sceglierò in base ai tuoi dati.
Quale tipo mi serve?
Documenti indipendenti e query dirette → Advanced RAG. Dati con relazioni (organigrammi, prodotti collegati ai fornitori) → Graph RAG. Query che richiedono ragionamento su più fonti → Agentic RAG. Condividi esempi di query e ti consiglierò quella più adatta.
Quali formati di documenti supporti?
PDF, Word, testo semplice, Markdown, pagine HTML, esportazioni da Notion, esportazioni da Confluence, Google Docs (via esportazione) e qualsiasi fonte con API.
I miei dati sono al sicuro?
Sì. I tuoi dati girano su infrastruttura che controlli tu. Nessun dato di training viene inviato a OpenAI / Anthropic per l'addestramento del modello (solo inferenza). Posso deployare completamente in air-gapped usando modelli open-source (Llama, Mistral) su richiesta.
Puoi migliorare o migrare un'implementazione RAG esistente?
Sì — offro audit dell'architettura e migrazione come opzione Premium. Inviami il tuo repo o stack e ti farò un preventivo.
