Costruirò una pipeline AI personalizzata con rag o multi agent usando llms, faiss e AWS bedrock

Vuoi creare un sistema di AI che recupera risposte accurate e rilevanti dai tuoi dati, non allucinazioni? Sono specializzato nella costruzione di sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) di livello produzione e pipeline AI multi-agent alimentate da veri LLM.

Ciò che ottieni:

• Configurazione di FAISS o database vettoriale per ricerche semantiche veloci sui tuoi documenti
• Integrazione LLM (Groq, Ollama, OpenAI o AWS Bedrock)
• Strategie RAG: RAG standard, RAG Fusion, HyDE o Corrective RAG
• Pipeline multi-agent con ruoli discreti (pianificatore, recuperatore, risponditore)
• Backend FastAPI con endpoint REST puliti
• Frontend React per query e risposte in tempo reale
• Deployment su AWS Bedrock o SageMaker
• Framework di valutazione per confrontare l'accuratezza del retrieval

Perché me? Ho costruito un sistema completo di confronto RAG partendo da zero, indicizzando il corpus web CRAG con FAISS e implementando 4 strategie di retrieval (RAG Fusion, HyDE, Corrective RAG, Graph RAG) con una dashboard di benchmarking live. Sono AWS Certified con esperienza pratica in Amazon Bedrock e SageMaker. Non sei con un semplice wrapper, ma con un vero ingegnere AI.

Inviami il tuo caso d'uso (domande e risposte su documenti, chatbot di supporto clienti, knowledge base, ecc.) e ti consiglierò la migliore architettura.