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Costruirò agente AI personalizzato e pipeline RAG locale in python
Sayyam Shahbaz
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Stai cercando di creare un agente AI sicuro e locale o una pipeline RAG senza costi elevati per le API cloud? Come ingegnere AI certificato IBM & Microsoft, mi specializzo nella creazione di sistemi AI offline-first in Python, su misura per i tuoi dati aziendali.
Progetto ambienti di lavoro locali di livello produzione che trasformano documenti proprietari in intelligenza ricercabile, garantendo che i tuoi dati rimangano al 100% privati.
Ciò che posso costruire per te:
- Workflow personalizzati per agenti AI: orchestrazione di modelli doppi (DeepSeek-R1, Qwen) con loop di auto-correzione e validazione.
- Pipeline RAG intelligenti: generazione potenziata da retrieval ad alte prestazioni tramite ChromaDB per l'ingestione automatica di testi/PDF.
- Integrazione di LLM locali: configurazioni di hosting fluide usando Ollama, LM Studio o modelli Llama per funzionare completamente in locale.
- Interfacce AI Python interattive: dashboard eleganti e facili da usare create con Streamlit per streaming di dati in tempo reale e chat.
- Architettura aziendale: validazione dello schema con Pydantic e memoria persistente sicura basata su SQLite.
I tuoi dati rimangono completamente sotto il tuo controllo. Costruiamo insieme uno strumento AI potente e ottimizzato per il tuo workflow.
Scrivimi per iniziare!
Scopri di più su Sayyam Shahbaz
Sayyam Shahbaz
AI Engineer, Python Automation, Computer Vision
- DaPakistan
- Membro daapr 2023
- Ultima consegna1 anno
Lingue
Inglese
I'm Sayyam Shahbaz, a certified AI & Software Engineer (IBM, Microsoft, Imperial College London). I bridge the gap between machine learning and business operations, building automated workflows and AI-powered apps.
My Stack:
AI: RAG, Local LLMs (Ollama/DeepSeek), Vector DBs
Automation: Python, Meta/Google APIs
Vision: OpenCV, YOLO, MediaPipe
Mobile ML: Android (Kotlin), TF Lite, PyTorch
Whether you need a secure AI agent, computer vision tracker, or on-device ML model, let's turn your idea into reality!
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Cos'è una pipeline RAG locale e perché ne ho bisogno?
Una pipeline RAG permette a un agente AI personalizzato di leggere e comprendere i tuoi documenti aziendali specifici (come PDF o Markdown). Usando un LLM locale, non paghi assolutamente costi mensili per le API cloud e i tuoi dati sensibili rimangono al 100% privati e sicuri sul tuo computer.
Quali modelli e strumenti usi per l'agente AI?
Mi specializzo nello sviluppo di AI in Python. Costruisco database vettoriali con ChromaDB e orchestrano modelli locali potenti come DeepSeek-R1, Qwen e Llama tramite Ollama. Per il frontend, creo dashboard interattivi eleganti usando Streamlit AI.
Puoi garantire che l'AI non hallucini o inventi fatti?
Sì! Progetto agenti AI di livello enterprise usando loop di auto-correzione e validazione dello schema. Poiché la pipeline RAG costringe il modello a citare i tuoi documenti caricati, le risposte sono fondate, molto precise e affidabili per l'uso aziendale.
Devo avere un computer costoso per far funzionare un LLM locale?
Eseguire un LLM locale tramite Ollama richiede alcune risorse di RAM e GPU di base. Tuttavia, ottimizzo i modelli per il tuo hardware specifico. Se necessario, possiamo anche creare una configurazione ibrida che assicuri che il sistema funzioni senza lag.
