Costruirò un sistema RAG, chatbot AI o API ML usando Python e FastAPI

Stai creando un prodotto basato su AI ma sei bloccato sul backend?

Costruisco sistemi RAG pronti per la produzione, chatbot AI e API ML usando Python e FastAPI, non solo notebook, ma sistemi reali che la tua app può chiamare.

Ho realizzato due sistemi veri che puoi vedere subito sul mio GitHub:

1. Un valutatore di interviste AI usando pgvector, punteggi semantici e LLaMA 3 tramite un backend FastAPI pulito
2. Un predittore di gap di competenze con una pipeline ML completa, dai dati grezzi al modello Sklearn addestrato e all'API deployata con punteggi di fiducia

Entrambi i progetti sono completamente documentati con codice pulito che puoi leggere e capire.

Ciò che posso costruire per te:

1. Sistemi RAG che rispondono a domande dai tuoi documenti o database
2. Chatbot AI alimentati da LLaMA, Groq o altri LLM open-source
3. Modelli ML addestrati sui tuoi dati e deployati come API REST
4. Backend FastAPI con validazione input, gestione degli errori e documentazione Swagger
5. Sistemi di ricerca vettoriale usando pgvector
6. Pipeline ML complete, dai dati grezzi all'API di produzione

Ogni ordine include codice documentato, una Swagger UI funzionante, un README e la piena proprietà del codice sorgente.

Contattami prima di ordinare — dimmi cosa ti serve e ti dirò onestamente se posso consegnarlo.