Realizzerò un sistema di AI multi agent di livello produzione per la tua attività

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Sushma Sharma
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a production grade multi agent ai system for your business
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Ho progettato e consegnato pipeline di AI multi-agente su sistemi di livello enterprise con retrieval parallelo, punteggio di affidabilità, escalation umana nel loop e provenienza completa delle fonti.

Un sistema che ho creato ha identificato valore commerciale di 0,8 milioni di dollari automatizzando il confronto di documenti complessi su centinaia di pagine.


Se hai bisogno di un agente che recupera, ragiona e agisce in modo affidabile sui tuoi dati aziendali, non un semplice wrapper per chatbot, questa è la gig giusta.


Ciò che costruisco:

- Orchestrazione di agenti basata su ReAct con LangGraph

- pipeline RAG multi-sorgente con rilevamento di hallucination

- punteggio di affidabilità e routing di fallback

- monitoraggio di produzione e pipeline di valutazione

- codice sorgente completo, documentazione e consegna

  • Tipo di bot

    • Servizio clienti e assistenza
    • E-commerce e pagamenti
    • Programmazione e assistenza
    • Apprendimento e sviluppo
    • Salute e Benessere
    • Viaggi e trasporti
    • Servizi di ristorazione e alimentari
    • Notizie e aggiornamenti
    • Sondaggi e raccolta di feedback

  • Motore IA

    • Gemini
    • Open AI GPT
    • Grok
    • LangChain
    • LLaMA
    • tensorflow
    • Claude.ai
    • ChatGPT
    • Ollama

  • Linguaggio di programmazione

    • Python
    • React
    • PyTorch

  • Strumenti e framework

    • HubSpot Chatbot Builder
    • n8n

  • Piattaforme

    • WhatsApp
    • SMS/Messaggi di testo
    • Slack
    • Microsoft Teams

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Sushma Sharma

AI Engineer

  • DaIndia
  • Membro dagiu 2026
  • Tempo di risposta medio1 ora

  • Lingue

    Inglese
AI Engineer with 5+ years of experience designing and building AI systems: 🔹 Multi-agent & agentic AI: Built ReAct-based LLM workflows for automated proposal generation. A Multi-RAG framework I designed identified $0.8M in margin leakage in customer proposals. 🔹 RAG & retrieval optimization: Improved retrieval accuracy by 20% using semantic query enhancement. Built GenAI risk assessment workflows for safety documentation. 🔹 LLMOps: Evaluation pipelines, prompt testing, and model performance monitoring for enterprise AI. Communicate well with cross-functional teams.

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