Costruirò una piattaforma RAG di livello produzione con LLM e integrazione API

Costruisco sistemi AI di livello produzione, non tutorial, non demo. Piattaforme reali che gestiscono carichi di lavoro concreti.

ContextIQ è una piattaforma di intelligenza dei documenti che ho creato, con recupero ibrido vettoriale + knowledge graph (Zilliz + Neo4j), uno strato intelligente di filtro dei chunk che ha ridotto i costi API del 70% e il tracciamento delle citazioni in tempo reale attraverso sessioni multi-utente.

Aris è un assistente alimentato dall'AI che ho sviluppato con architettura backend completa, integrazione LLM e memoria persistente, pensato per gestire conversazioni sfumate e multi-turno su larga scala.

Questi non sono progetti concettuali. Sono prodotti funzionanti e spediti, prova che capisco non solo come chiamare un'API, ma come architettare sistemi attorno ad essa.

La mia specialità sono pipeline RAG e integrazione LLM. So dove la retrieval di base si inceppa con query complesse e come costruire intorno a questo, sia con ricerca ibrida, ragionamento basato su grafi o filtraggio intelligente dell'ingestione.

Oltre all'AI, costruisco la logica backend che tiene tutto insieme: API REST con FastAPI o Node.js, autenticazione, progettazione di database, archiviazione file e gestione delle sessioni.

Se hai bisogno di una funzione AI aggiunta a un prodotto esistente o di una piattaforma completa da zero, posso consegnare entrambi. M