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Implementerò un'infrastruttura di intelligenza artificiale rag scalabile per laboratorio o produzione
Stephen Oduor
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Ciò che ottieni:
Infrastruttura RAG AI completamente configurata (Retriever + LLM + Vector Store + livello API)
Deployment su AWS, Google Cloud (GCP) o Microsoft Azure
Infrastruttura gestita tramite Kubernetes (EKS, GKE o AKS)
Integrazione con strumenti come LangChain, LLamaIndex, Pinecone, Weaviate, FAISS o il tuo database vettoriale preferito
Pipeline CI/CD per deployment scalabili e ripetibili
Opzionale: configurazione di API Gateway, autenticazione, monitoraggio e logging
️
Casi d'uso:
- Knowledge base interne alimentate da AI
- Chatbot che comprendono la tua documentazione
- Ricerca semantica per dati aziendali
- Ambienti di laboratorio R&D per sperimentazioni
- Piattaforme AI pronte per la produzione con full MLOps
Piattaforma tecnologica (personalizzabile):
- LLM: OpenAI, Anthropic, modelli Hugging Face, ecc.
- Vector DB: FAISS, Pinecone, Chroma, Weaviate, ecc.
- Stack LangChain / LLamaIndex / RAG
- Kubernetes: EKS / GKE / AKS
- Terraform / Helm / ArgoCD / GitOps (su richiesta)
Perché scegliermi?
Sono un DevOps + AI Engineer con esperienza pratica nel creare architetture RAG cloud-native, scalabili ed economiche per startup e aziende. Collaboro strettamente con te per offrire soluzioni su misura, sicure e pronte per il futuro.
Scopri di più su Stephen Oduor
Stephen Oduor
Software Engineer : DevOps and Cloud Consultant
- DaKenya
- Membro dagen 2017
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna1 anno
Lingue
Inglese, Swahili
With 8+ years in Software & DevOps and Engineering, I architect 99.9% reliable ecosystems for fintech and global health. Expert in Kubernetes, Docker, and multi-cloud (AWS/GCP/Azure) with Terraform automation.
Key Services:
Full-Stack Dev: Custom React/Vue frontends and robust Python (Django), Java (Spring Boot), or Laravel backends.
Enterprise Platforms: Expert deployment of KoboToolbox, DHIS2, and Apache Fineract.
AI DevOps: Optimizing AI/ML lifecycles and infrastructure reliability.
Visual Design: High-fidelity Figma prototyping and intuitive dashboards.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Q1: Cos’è RAG AI e perché dovrei usarlo?
A: RAG (Retrieval-Augmented Generation) è un’architettura AI potente che combina grandi modelli linguistici (LLMs) con fonti di conoscenza esterne (come database vettoriali) per risposte più accurate, aggiornate e contestualmente consapevoli. È ideale per chatbot, ricerca di documenti e assistenti AI.
Q2: Puoi deployare su qualsiasi provider cloud?
Sì! Supporto AWS, Google Cloud Platform (GCP) e Microsoft Azure. Uso anche Kubernetes (EKS, GKE o AKS) per deployment scalabili e cloud-native.
Q3: Quali componenti sono inclusi nel deployment?
Un deployment tipico include: - Integrazione LLM (OpenAI, Hugging Face, ecc.) - Database vettoriale (es. FAISS, Pinecone, Chroma) - Logica API e retrieval (LangChain o LlamaIndex) - CI/CD (opzionale) - Orchestrazione Kubernetes - Monitoraggio e logging (su richiesta)
Q4: Puoi configurarlo per ambienti sandbox/test?
Assolutamente! Posso configurare ambienti leggeri per sperimentazioni e R&D, così come sistemi robusti pronti per la produzione.
Q5: Potrò mantenere la configurazione in autonomia?
Sì. Fornisco documentazione, walkthrough e opzionalmente una demo video per aiutare il tuo team a gestire il sistema in modo indipendente.
Q6: Posso richiedere una configurazione personalizzata?
Certamente. Ogni azienda ha esigenze uniche—contattami prima di ordinare e creerò una configurazione su misura per te.
