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Muhammad Umer
Informazioni su questo servizio
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Agente di Ricerca PDF RAG di livello produzione
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Muhammad Umer
Building Autonomous AI Agents Advanced RAG Systems
- DaPakistan
- Membro daapr 2026
Lingue
Inglese, Urdu
AI LLM-powered applications,AI agents
RAG systems.
What I deliver:
LLM Chatbots — Groq, OpenAI, LLaMA integration
RAG Systems — PDF chatbots, semantic search, Chroma
Health & Domain-Specific AI assistant, codes mapping, SOAP notes
ML Pipelines — classification, regression, prediction
NLP — intent classification, BERT fine-tuning, extraction
FastAPI + Streamlit deployment
Stack: Python, LangChain, Groq API, HuggingFace,
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Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Q: Cosa devo fornire per iniziare?
Basta inviarmi il/i tuo/i PDF, i requisiti del progetto e eventuali funzionalità specifiche che desideri. Se hai un modello AI preferito, API o design UI, comunicamelo prima di iniziare.
Q: Qual è la differenza tra Ricerca Semantica e Ricerca Ibrida?
La ricerca semantica (Base) trova contesto e significato. La ricerca ibrida (Standard/Premium) combina questo significato con il matching di parole chiave BM25, assicurando che termini specifici, numeri o ID di sezioni non vengano mai persi.
Offri hosting o deployment cloud?
Fornisco una configurazione Docker completamente containerizzata (Premium) o istruzioni chiare per il deployment locale. I costi di hosting cloud e le configurazioni server sono a carico dell'acquirente, anche se aiuto nella configurazione.
Qual è lo scopo dello script di valutazione?
Testa la pipeline RAG contro domande fattuali per generare un punteggio di accuratezza, dimostrando che il sistema recupera dati veri senza allucinazioni prima di deployarlo.
Posso usare questa architettura con LLM open-source?
Sì! La configurazione è modulare. Possiamo integrare API commerciali (OpenAI/Anthropic) o modelli open-source gratuiti e ad alta velocità tramite Groq (LLaMA 3.1/3.3), Ollama o Hugging Face.
