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Progetterò integrazioni AI personalizzate e pipeline RAG usando python
Shafi U
Informazioni su questo servizio
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Le wrapper generici di ChatGPT falliscono su larga scala. Hai bisogno di un integrazione AI personalizzata ancorata ai tuoi dati privati.
Come ingegnere AI Full Stack, progetto infrastrutture avanzate di Python AI. Supero gli script di base per costruire ecosistemi complessi di LLM Integration. Che tu abbia bisogno di un backend SaaS o di una pipeline RAG su misura per la ricerca semantica, sviluppo agent AI personalizzati per ragionamenti a più passaggi.
Deliverables architetturali:
- Enterprise RAG: recupero ad alta fedeltà tramite vector DBs (Milvus, Pinecone) per AI senza hallucination.
- Orchestrazione LLM: routing dinamico tramite OpenRouter & LiteLLM Server per inferenza ottimizzata.
- App AI personalizzate: sinergia full-stack che collega backend Python/FastAPI con frontend Next.js.
- Motori di ragionamento: logica autonoma tramite AWS Bedrock Agentcore & LangChain.
Vantaggi dell'ingegneria:
- Architettura di sistema: costruisco infrastrutture AI resilienti, non solo chiamate API.
- Sicurezza dei dati: isolamento enterprise per API di OpenAI, Claude e Llama.
- Proprietà: consegna di codice sorgente pulito e completamente documentato.
Scrivimi le tue esigenze. Progettiamo insieme il tuo sistema AI oggi.
Scopri di più su Shafi U
Shafi U
Full Stack AI Engineer
- DaPakistan
- Membro dalug 2023
Lingue
Urdu, Inglese
Hi, I’m Shafi, a Full Stack AI Engineer architecting enterprise web apps, custom AI agents, and advanced n8n automation. I bypass fragile templates to engineer robust, scalable systems.
My expertise spans modern web development (Next.js, React), secure Python backends, and seamless workflow automation. I build high-performance SaaS platforms, custom APIs, and multi-agent AI ecosystems using advanced LLMs.
From dynamic web interfaces to autonomous backend engines, I deliver bulletproof architecture. Let’s scale your business. Message me today!
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Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Come garantisci che i dati della mia azienda rimangano sicuri durante l'integrazione AI?
Progetto backend Python sicuri con vector DB isolati (Milvus/PostgreSQL). I dati vengono elaborati tramite API di livello enterprise (AWS Bedrock, Anthropic) con politiche di zero retention, assicurando che i tuoi dati proprietari non vengano mai usati per addestrare modelli pubblici.
Puoi impedire all'agente AI di hallucinate o inventare fatti?
Sì. Progetto pipeline RAG avanzate usando ricerca semantica e vector database. Questo limita il LLM a sintetizzare risposte solo dai documenti aziendali inseriti, eliminando completamente hallucination e garantendo output fattuali.
Come colleghi il backend AI personalizzato al mio software esistente?
Come ingegnere Full Stack, costruisco endpoint FastAPI Python robusti che collegano senza problemi i tuoi nuovi agenti AI a qualsiasi frontend (Next.js, React) o piattaforma SaaS esistente. Ricevi API completamente documentate e pronte per la produzione per un deployment immediato.
Come gestiamo i costi API quando scalano i sistemi multi-agente?
Distribuisco LiteLLM Server e OpenRouter all’interno della tua architettura. Questo permette di fare routing dinamico dei modelli—passando automaticamente tra GPT-4, Claude o Llama in base alla complessità del task—massimizzando le prestazioni di inferenza e riducendo drasticamente i costi API.
Possiedo il codice sorgente e l'infrastruttura AI dopo la consegna?
Assolutamente sì. Consegnò codice Python completamente documentato e l'architettura del sistema. Che sia ospitato su AWS Bedrock o su server cloud personalizzati, mantieni il 100% della proprietà e del controllo sulla tua pipeline AI proprietaria, agenti e endpoint di integrazione.
