Integratorò le funzionalità rag e llm nella tua app web o mobile esistente

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Krishnaraj
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Vuoi aggiungere una vera capacità di AI al tuo prodotto esistente, non solo un wrapper API, ma un sistema RAG ben progettato?

Costruisco pipeline RAG e integrazioni LLM da zero: ingestion, chunking, embedding, retrieval e generazione progettate attorno ai tuoi dati reali, non a un modello generico.

Il mio background: ho creato sistemi RAG usando Ollama e Qwen2.5 partendo da primitive, inferenza LLM on-device per app mobili (pacchetto npm pubblicato) e pipeline di intelligenza documentale basate su OCR che elaborano dati di produzione reali per una piattaforma bancaria enterprise.

Su cosa posso aiutarti:

  • Q&A o ricerca basata su RAG per la tua app esistente
  • Integrazione API LLM (OpenAI, Anthropic, modelli open-source)
  • Inferenza LLM on-device o self-hosted per casi d'uso sensibili alla privacy
  • Pipeline di elaborazione documenti (OCR + AI)
  • Integrazione chatbot sulla tua knowledge base

Lavoro su tutto lo stack: Python/FastAPI sul backend, React/React Native sul frontend, così le funzionalità AI si integrano perfettamente nella tua architettura, non sono un'aggiunta esterna.

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Krishnaraj

Full Stack Developer React, React Native, Python AWS AI, DE

  • DaIndia
  • Membro dagiu 2016
  • Tempo di risposta medio1 ora
  • Lingue

    Hindi, Inglese, Arabo
Senior Full Stack Developer, 7+ years building production systems end to end. Currently leading micro-frontend architecture for a UAE bank's onboarding platform (React, Module Federation, AWS EKS). Core stack: React, React Native, Next.js, Python/FastAPI, Node.js, AWS. Also build RAG pipelines, on-device LLM inference (published npm package), and OCR document intelligence — real production systems, not prototypes. I help with: full stack apps, micro-frontend architecture, AWS/CI-CD, AI & data integration, and production debugging. 15+ apps shipped. Clear communication, no over-promising.

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