Costruirò una pipeline RAG robusta con langchain, langgraph

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Sayem
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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

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Machine Learning, Deep learning, Gen AI and Agentic AI

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  • Membro dadic 2024
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    Bengali, Inglese, Italiano, Hindi
I’m Salman, a Machine Learning & Deep Learning engineer building intelligent AI solutions. I specialize in predictive models, Generative AI and Agentic AI agents capable of reasoning and autonomous actions. I also design RAG pipelines and LangChain,LangGraph-based chatbots for context-aware applications. I deliver end-to-end, scalable, and business-ready AI solutions that turn data and ideas into actionable intelligence.

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