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Sembra che questo servizio sia in sospeso
Costruirò un chatbot RAG personalizzato e perfezionerò LLM sui tuoi dati
Naveed A
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Stanco che ChatGPT hallucini sui tuoi documenti interni?
Gli strumenti AI generici non comprendono i tuoi contratti, SOP, specifiche di prodotto o storico clienti
e rischiano di condividere i tuoi dati con API esterne.
Costruisco sistemi AI privati e precisi, addestrati sulla TUA base di conoscenza.
Cosa ottieni:
- Pipeline RAG usando LangChain, LlamaIndex, Pinecone o Weaviate
- LLM open-source perfezionati (Llama 3, Mistral, Qwen) tramite LoRA/QLoRA
- Strategie di chunking e embedding personalizzate adattate al tipo di documento
- Deployment in produzione con FastAPI, Docker, AWS/Modal/RunPod
- Rapporti di valutazione su accuratezza, tasso di hallucination, benchmark di latenza
- Pila tecnologica: Python, PyTorch, Hugging Face, LangChain, OpenAI, Anthropic
Perché lavorare con me:
- Codice di livello produzione, pulito, documentato, sotto controllo di versione
- Comunicazione chiara, aggiornamenti scritti, niente gergo complicato
- Opzioni di deployment locale/privato sempre disponibili, con privacy dei dati
- Tu possiedi tutto: codice sorgente completo, pesi del modello e architettura
Contattami PRIMA di ordinare con: numero di documenti, tipi di file e caso d'uso. Io
confermerò compatibilità e tempistiche entro 2 ore.
Solo progetti seri, costruiamo qualcosa che funzioni davvero in produzione.
Scopri di più su Naveed A
Naveed A
Custom AI, ML, Data Science systems for your business
- DaPakistan
- Membro dagen 2023
Lingue
Inglese
I build production-grade AI, machine learning, and data science solutions for businesses that need their tech to actually work — not just demo well.
Services include: custom RAG chatbots, LLM fine-tuning (Llama 3, Mistral, Qwen), recommendation systems for e-commerce, predictive ML models, Python notebook debugging, and end-to-end data science pipelines.
Stack: Python, PyTorch, TensorFlow, LangChain, FastAPI, Pandas, Scikit-learn, Hugging Face, Pinecone, Docker. Deployment-ready code, evaluation reports, and full ownership of what we build.
Serious projects only. Message me first to scope.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
I miei dati proprietari saranno inviati a OpenAI, Anthropic o a terzi?
Solo se scegli una configurazione API ospitata (più economica, più veloce). Se la privacy dei dati è non negoziabile, deployo con modelli open-source (Llama 3, Mistral) sulla tua infrastruttura o su un cloud privato — niente lascia il tuo ambiente. Ti consiglierò la strada migliore durante la discussione pre-ordine.
Quanto costeranno in termini di calcolo e API sul mio lato?
Per una configurazione RAG Standard: circa 70–500 dollari al mese per il database vettoriale (Pinecone o equivalente), 10–50 dollari al mese per gli embedding, e 200–2000 dollari al mese per le chiamate API LLM, a seconda del volume di traffico. Il perfezionamento è un costo di addestramento una tantum. Fornisco una stima scritta dei costi prima di iniziare.
Puoi perfezionare sui miei dati o devo usare RAG?
Entrambe le opzioni hanno casi d'uso validi. RAG è migliore quando la tua base di conoscenza si aggiorna frequentemente e hai bisogno di citazioni delle fonti. La perfezione è preferibile quando vuoi uno stile, formato o vocabolario di dominio specifico integrato nel modello. Il pacchetto Premium combina entrambe — ti consiglierò l'architettura più adatta.
Come misuri se il sistema funziona davvero?
Ogni consegna include un sistema di valutazione: un set di test riservato di coppie domanda-risposta, accuratezza di recupero (recall@k), fedeltà delle risposte (basata sul contesto recuperato), tasso di hallucination e benchmark di latenza. Ricevi i numeri, la metodologia e il set di test.
Cosa succede dopo la consegna se qualcosa si rompe in produzione?
La versione standard include 7 giorni di supporto per correzione bug; quella Premium include 30 giorni più una chiamata di consulenza di 60 minuti sull'integrazione. Dopo, offro servizi di manutenzione continuativa separatamente. Non abbandono i progetti — sistemi rotti danneggiano più la mia reputazione che la tua.
