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Costruirò una pipeline RAG ibrida pronta per la produzione e un chatbot AI
PrasadC
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Il tuo proof-of-concept AI funziona in demo di base, ma in produzione il sistema RAG hallucina sui documenti reali.
Sono un ingegnere di Generative AI che crea il livello di ingegneria di livello enterprise che rende i sistemi AI sicuri in ambienti aziendali. Mi specializzo nel collegare database vettoriali sicuri con LLM usando Python, LangChain e AWS Bedrock/Azure OpenAI.
Cosa progetterò per te:
- Pipeline RAG ibride avanzate: Combinando embedding densi, modelli sparsi (BM25) e cross-encoder per migliorare la precisione del retrieval del 35% rispetto alla ricerca vettoriale di base.
- Riassunto dati ottimizzato: Riassumere in modo sicuro i dati aziendali generando query SQL tramite LLM, invece di alimentare direttamente grandi dataset costosi nei context window.
- Integrazione aziendale: Progettare pipeline ETL senza server (ad esempio AWS Step Functions, Apache Iceberg) per spostare e trasformare i dati in modo sicuro senza costi di calcolo persistenti.
- Attribuzione diretta delle fonti: Citazioni obbligatorie e framework di valutazione human-in-the-loop per ogni affermazione generata, per ridurre le hallucination.
Progettiamo un'infrastruttura semantica-cache, ottimizzata. Contattami prima di ordinare!
Scopri di più su PrasadC
PrasadC
Generative AI Engineer
- DaRegno Unito
- Membro dalug 2026
Lingue
Inglese
Hi, I'm Prasad, a London-based Generative AI Engineer specializing in production-grade LLM, RAG, and agentic systems. I build secure, scalable architectures using Azure OpenAI, AWS Bedrock, LangChain, and vector databases.
My track record includes 95%+ accurate multi-modal extraction, AI assistants managing 30k+ monthly interactions, and reducing infrastructure costs by 98%. From hybrid retrieval pipelines to autonomous automation platforms, I engineer safe, corporate-ready AI solutions. Let's design an optimized infrastructure that scales with your company.
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Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Cosa devo fornire per iniziare un servizio di sviluppo chatbot AI?
Per favore, inviami i tuoi obiettivi di progetto, stack tecnologico preferito e un esempio di struttura dati (come PDF o documenti API). Esamineremo il flusso dei dati per scegliere l'architettura AI più adatta prima di iniziare.
Come garantisci la sicurezza dei dati aziendali durante lo sviluppo di app AI?
La privacy dei dati è la mia priorità. Le mie app AI includono Role-Based Access Control (RBAC), API sicure senza conservazione dei dati e salvaguardie human-in-the-loop per proteggere i tuoi dati in transito e a riposo.
Con quali database vettoriali, framework e provider cloud lavori?
Costruisco app AI e chatbot RAG usando Python, LangChain e LlamaIndex. Utilizzo Qdrant, Elasticsearch e Oracle AI Vector Search per i database, distribuiti su AWS Bedrock o Azure OpenAI per scalabilità cloud sicura.
Puoi collegare questo chatbot AI RAG ai nostri database interni?
Sì. Sviluppo hook API personalizzati per integrare direttamente il tuo chatbot AI con SQL, MongoDB, Slack, Notion e pipeline ETL serverless come AWS Step Functions.
I tuoi servizi di sviluppo AI possono gestire dati multimodali come PDF e immagini?
Sì. Progetto sistemi di estrazione avanzati capaci di processare testo, PDF complessi e immagini. Ho creato strumenti di estrazione CV multimodali con oltre il 95% di accuratezza.
