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Realizzerò un'applicazione RAG personalizzata usando OpenAI gpt o modelli open source
Sarab Dar
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Vuoi creare sistemi di AI che comprendano e interrogano i tuoi dati privati in modo intelligente?
Sono un ingegnere di Computer Vision & Applied AI con più di 4 anni di esperienza nella creazione di sistemi di AI reali, tra cui app LLM, pipeline RAG e soluzioni AI multimodali.
Costruisco sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG) che ti permettono di parlare con i tuoi dati (PDF, documenti, CSV, database) usando risposte accurate e consapevoli del contesto generate da LLM.
COSA POSSO COSTRUIRE
- Sistemi RAG per PDF, documenti, CSV, database
- Chatbot alimentati da OpenAI / Llama / Mistral / Groq
- Sistemi di Vector DB (FAISS, Pinecone, Chroma)
- Sistemi Q&A con LLM con meno allucinazioni
- Backend AI basati su API usando FastAPI
- App di AI usando Streamlit
OPZIONI DI DEPLOYMENT
- Streamlit (dashboard interattivi)
- FastAPI (backend scalabili)
- Integrazione API nei sistemi
STACK TECNOLOGICO
Python, LangChain, LlamaIndex, OpenAI API, Groq, FAISS, Pinecone, ChromaDB, FastAPI, Streamlit
COSA MI SERVE
- Fonte dati (PDF, documenti, DB)
- Obiettivo del progetto
- API del modello
- Costruisco sistemi di AI pratici e pronti per la produzione, su misura per casi d'uso reali.
Contattami prima di ordinare.
Collaboriamo!
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Sarab Dar
ML Engineer
- DaPakistan
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna1 mese
Lingue
Urdu, Inglese, Spagnolo, Tedesco, Francese
Computer Vision & Applied AI Engineer with 4+ years of experience building real-time intelligent systems for surveillance, automation, and video analytics.
I specialize in computer vision systems including object detection, tracking, segmentation, RTSP/CCTV pipelines, as well as training and fine-tuning deep learning models. I also build LLM-based applications such as chatbots, voice assistants, and multimodal AI systems.
Currently working at HyperVisionWorld Pvt. Ltd. developing production-grade AI surveillance systems and scalable real-time solutions.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Il chatbot può "parlare" con documenti specifici (PDF, CSV, SQL)?
Assolutamente! Questo è il cuore di un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation). Costruirò una pipeline che " indicizza" i tuoi dati privati in un Vector Database così l'AI può recuperare e rispondere alle domande basandosi esclusivamente sulle informazioni fornite.
Qual è il vantaggio di un'interfaccia FastAPI rispetto a Streamlit?
Streamlit è perfetto se hai bisogno di una dashboard web bella e pronta all'uso per interagire subito con la tua AI. FastAPI è migliore se sei uno sviluppatore o hai un sito/app esistente e hai bisogno di un "cervello" ad alte prestazioni (endpoint API) da integrare nel tuo sistema attuale.
Come posso assicurarmi che l'AI non "hallucini" o inventi cose?
Implemento tecniche avanzate di RAG, tra cui prompt di sistema rigorosi e "Source Attribution". Questo significa che l'AI è istruita a rispondere solo in base al contesto fornito. Se la risposta non è nei tuoi dati, il bot lo dirà onestamente invece di inventare un fatto.
