Costruirò una pipeline RAG robusta con langchain, langgraph


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Progetto e realizzo pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) robuste che forniscono risposte precise e consapevoli del contesto dai tuoi dati.
Niente allucinazioni. Niente script fragili. Solo architetture di livello produzione pulite, modulari e completamente documentate.
️ Cosa ottieni
- Architettura RAG End-to-End: Retriever, chunker, embedder, generatore, valutatore
- Opzioni di Framework: LangChain, LlamaIndex, o implementazione leggera personalizzata
- Flessibilità LLM: OpenAI, Anthropic, o modelli open (Llama 3, Mistral, Falcon)
- Integrazione Database Vector: FAISS, Chroma, Pinecone, o Qdrant
- Prompting Ottimizzato: Query dinamiche e consapevoli del contesto
- Pronto per il deployment: Streamlit, FastAPI, o Hugging Face Spaces
- Codice Chiaro + Documentazione: Setup di qualità produzione, modulare, riproducibile
Perché lavorare con me
- Approccio orientato all'ingegneria, pensato per le prestazioni, non solo per demo
- Profonda comprensione di embeddings, retrieval e ottimizzazione del contesto
- Test end-to-end per accuratezza del retrieval e latenza
Stack tecnologico: Python · LangChain · LlamaIndex · Hugging Face · FAISS · Chroma · API OpenAI · Streamlit · FastAPI
Discutiamo delle tue fonti di dati e della stack di deployment desiderata
Scopri di più su Sayem
Machine Learning, Deep learning, Gen AI and Agentic AI
- DaBangladesh
- Membro dadic 2024
- Ultima consegna1 anno
Lingue
Bengali, Inglese, Italiano, Hindi
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Posso usare i miei dati (PDF, Notion, Google Drive)?
Assolutamente sì. Posso configurare connettori per le tue fonti di dati locali o cloud.
Riceverò il codice sorgente completo?
es. Tutti i file di codice e di ambiente sono inclusi e documentati.
Puoi integrare con la mia app o API esistenti?
Sì — posso avvolgere la pipeline RAG con endpoint FastAPI o integrarla nel tuo frontend.

