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Costruirò una pipeline RAG e un'applicazione LLM per la tua attività
Malik Ramzan
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno di un sistema RAG affidabile che possa rispondere a domande dai tuoi documenti privati e dati aziendali? Costruirò una soluzione Retrieval-Augmented Generation (RAG) personalizzata usando le tecnologie moderne di LLM e database vettoriali.
La mia implementazione RAG può includere l'elaborazione di documenti, suddivisione del testo, embeddings, ricerca semantica, integrazione di database vettoriali, pipeline di retrieval e integrazione di LLM per generare risposte precise e contestualmente rilevanti.
Posso creare applicazioni RAG per:
Q&A su PDF e documenti
Knowledge base AI
Chatbot per dati aziendali
Assistenti per documenti privati
Sistemi di supporto clienti
Applicazioni LLM personalizzate
Sistemi di ricerca semantica
Posso lavorare con Python, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Hugging Face, FAISS, ChromaDB, Pinecone e altri strumenti AI moderni.
Riceverai codice pulito, funzionante e ben strutturato, su misura per le tue esigenze.
Contattami prima di ordinare così possiamo discutere i tuoi dati, requisiti e la migliore architettura RAG per il tuo progetto.
Scopri di più su Malik Ramzan
Malik Ramzan
AI ML Engineer Computer Vision LLM RAG Expert
- DaPakistan
- Membro daago 2026
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Urdu, Inglese
I’m an AI & Machine Learning specialist focused on building practical AI solutions. My expertise includes LLM integration and fine-tuning, RAG systems, AI API integration, computer vision, CNNs, neural networks, deep learning, and machine learning. I build AI chatbots, document Q&A systems, RAG pipelines, computer vision applications, and custom AI models tailored to client needs.
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Quali tipi di documenti puoi usare?
Posso lavorare con PDF, TXT, DOCX, CSV, JSON, contenuti web e altri dati strutturati o non strutturati, a seconda delle esigenze del progetto.
Quali tecnologie usi per RAG?
Posso usare Python, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Hugging Face, FAISS, ChromaDB, Pinecone, PostgreSQL/pgvector e altre tecnologie AI adatte.
Puoi integrare RAG nella mia applicazione esistente?
Sì. Posso integrare una pipeline RAG in un'applicazione web, backend, chatbot o sistema AI esistente tramite API.
Puoi usare il mio LLM preferito o database vettoriale?
Sì. Posso lavorare con LLM e database vettoriali compatibili in base alle tue esigenze, inclusi modelli OpenAI e Hugging Face e store vettoriali popolari.
Riceverò il codice sorgente?
Sì. Il codice sorgente è incluso in base al pacchetto scelto. Documentazione aggiuntiva e commenti dettagliati nel codice possono essere forniti su richiesta.
Offri fine-tuning degli LLM?
Il fine-tuning di LLM è un servizio separato. Se hai bisogno di LoRA, QLoRA o di un fine-tuning personalizzato, contattami per un'offerta su misura.
Puoi lavorare con documenti aziendali sensibili o privati?
Sì. Posso costruire sistemi RAG progettati intorno ai tuoi dati e requisiti di deployment. Discuti con me di sicurezza, privacy e hosting prima di ordinare.
