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Connettiti alla tua IA
Svilupperò un assistente IA Rag di produzione e un motore di ricerca semantico
Ahmad
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
i chatbot IA generici rispondono alle tue domande di business con allucinazioni e ipotesi vaghe? Hai bisogno di un assistente Retrieval-Augmented Generation (RAG) dedicato, ancorato strettamente alla tua documentazione proprietaria.
Cosa consegno:
- Importazione e suddivisione di documenti ad alta precisione (PDF, Markdown, CSV, Docs)
- Configurazione dello store vettoriale (ChromaDB / Pinecone / FAISS / Qdrant / Local In-Memory)
- Recupero vettoriale semantico abbinato a filtraggio esatto per parole chiave
- Contestualizzazione rigorosa con citazioni esatte di pagina/Sezione
- Endpoints REST FastAPI e interfaccia web pulita per le query degli utenti
- Test di valutazione automatici per evitare allucinazioni
Metti in vita i tuoi documenti tecnici, manuali di policy o registri finanziari con un’intelligenza IA verificabile.
Scopri di più su Ahmad
Ahmad
AI Systems and Full Stack Automation Engineer
- DaPakistan
- Membro daott 2024
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Urdu, Punjabi, Inglese
Hi, I'm Ahmad Hassan, an AI Systems & Full-Stack Automation Engineer. I engineer production Python automation pipelines, Model Context Protocol (MCP) servers, high-converting SaaS web apps, and enterprise RAG search engines.
My Core Expertise:
- Custom MCP Servers & Agentic Workflows (Claude, Cursor, Antigravity)
- Production RAG & Semantic Search (LangChain, ChromaDB, FAISS, Citations)
- Modern Full-Stack SaaS Apps (FastAPI, React, Tailwind CSS, SQL)
I focus on verifiable engineering, clean architecture, and reliable AI systems.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
In che modo l’assistente previene l’allucinazione?
Il prompt LLM è strettamente vincolato a sintetizzare risposte solo dai chunk recuperati e deve citare la fonte esatta per ogni affermazione.
Può funzionare con storage vettoriale locale senza banche dati cloud costose?
Sì! Posso configurare indici vettoriali locali leggeri (ChromaDB, FAISS o SQLite vector) che girano interamente sulla tua infrastruttura.
Quali tipi di documenti sono supportati?
PDF, documenti Word, file di testo/markdown, fogli di calcolo e JSON strutturato.
