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Costruirò applicazioni di intelligenza artificiale con graphrag, rag e neo4j
Shaza
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno di un sistema GraphRAG che funzioni davvero oltre le demo?
Creo soluzioni GraphRAG pronte per la produzione usando Neo4j e infrastrutture moderne di LLM per ricerca, analisi e recupero intelligente di conoscenze.
Ciò che ottieni:
- Architettura e implementazione di GraphRAG
- Integrazione con Neo4j e modellazione del grafo
- Ingestione e preprocessing dei dati
- Pipeline di recupero e query
- Integrazione API
- Deployment con Docker
- Documentazione e guida all'installazione
Use case:
- Assistenti di conoscenza interna
- Analisi di minacce e incidenti
- Ricerca aziendale
- Scoperta di relazioni
- Analisi potenziate dall'AI
Stack tecnologico disponibile:
Neo4j Python Docker Streamlit vLLM RAG pipelines
Prima di ordinare, inviami le tue esigenze e ti aiuterò a definire la migliore architettura per il tuo caso d'uso.
Scopri di più su Shaza
Shaza
- DaPakistan
- Membro daott 2019
- Ultima consegna4 anni
Lingue
Inglese
Hi, I’m Shaza!
I'm an AI Engineer focused on building production-ready AI systems that go beyond prototypes.
I specialize in:
• RAG & GraphRAG systems
• Neo4j and knowledge graphs
• Local LLM & vLLM deployment
• Dockerized AI infrastructure
• Streamlit AI applications
• Performance optimization
I deliver clean architecture, scalable deployments, clear documentation, and reliable execution.
Whether you need an AI assistant, internal search, GraphRAG pipeline, or end-to-end deployment, I build practical AI solutions designed for real-world use.
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FAQ
Traduzione automatica.
Di quali informazioni hai bisogno prima di iniziare?
Per favore condividi il tuo caso d'uso, le fonti di dati, il provider di LLM preferito, i requisiti di deployment e i risultati attesi. Se non sei sicuro, posso aiutarti a definire l'architettura.
Lavori con dataset e database esistenti?
Sì. Posso integrare dati strutturati e non strutturati esistenti nei pipeline GraphRAG e collegare i database supportati.
Quali tecnologie utilizzi?
A seconda dei requisiti, lavoro con Neo4j, Python, Docker, Streamlit, vLLM, RAG pipelines, API e strumenti di AI moderni.
Puoi distribuire la soluzione?
Sì. Le opzioni di deployment possono includere ambienti locali, setup Docker, server e configurazioni pronte per la produzione, a seconda del pacchetto.
Offrite supporto dopo la consegna?
Sì. Supporto post-consegna e miglioramenti aggiuntivi possono essere organizzati se necessario.
Cosa succede se non so quale pacchetto scegliere?
Inviami le tue esigenze e ti consiglierò il miglior pacchetto prima di ordinare.
Puoi lavorare con LLM personalizzati o modelli locali?
Sì. Posso supportare deployment di modelli locali e ospitati, a seconda della compatibilità e dei requisiti del progetto.
Il fine-tuning del modello è incluso?
No. Questo servizio si concentra su architettura GraphRAG e sistemi di recupero. Il fine-tuning può essere discusso separatamente se richiesto.
Il sistema funzionerà con dati privati/interni dell'azienda?
Sì, i sistemi GraphRAG possono essere progettati per lavorare con basi di conoscenza interne e dataset privati.
