Costruirò pipeline RAG multi-modello avanzate

Costruisco sistemi Multi-Model RAG (Retrieval-Augmented Generation) che utilizzano più LLM, embeddings e logiche di routing per fornire risposte altamente accurate dai tuoi documenti, database e dati privati.

Le mie pipeline RAG sono progettate per precisione, mantenimento del contesto, alta recall e affidabilità di livello enterprise.

Cosa posso costruire

• RAG multi-modello con routing LLM
• RAG usando GPT, LLaMA, Mistral, Qwen
• Ingestione e elaborazione di PDF/documenti
• Chunking avanzato + ottimizzazione degli embedding
• Configurazione di vector DB (Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS)
• Ricerca ibrida (keyword + semantica)
• Filtraggio dei metadati
• Sistemi di QA multi-documento
• Chatbot con knowledge base privata
• API personalizzate + accesso al dashboard

Funzionalità avanzate

• Routing delle query multi-modello
• Punteggio di rilevanza specifico per modello
• Unione intelligente dei chunk
• Citazioni + evidenziazione delle fonti
• Supporto a dati strutturati e non strutturati
• Memoria + modelli a lungo contesto
• RAG on-prem o offline

Stack tecnologico

• Python
• LangChain / LlamaIndex
• GPT-4o, GPT-5, Mistral, LLaMA, Qwen
• Pinecone / Weaviate / Chroma / FAISS
• FastAPI
• Deploy su cloud e locale

Perché lavorare con me

• Pipeline 100% personalizzate
• Architettura pulita, ottimizzata e scalabile
• Recupero ad alta precisione
• Flessibilità multi-modello