Costruirò un chatbot AI personalizzato o sistema rag con precisione comprovata

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Taha Tanvir
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Informazioni su questo servizio

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La maggior parte dei gig "RAG chatbot" ti mostra una demo e ti chiede di fidarti che funzioni. Io ti mostro la valutazione.

Prima di consegnare un sistema RAG, lo passo attraverso un benchmark valutato da un modello AI separato che non sono io a giudicare il mio lavoro e documenta esattamente quali domande risponde correttamente, quali rifiuta correttamente e se qualche fallimento è legato al retrieval o alla generazione. Ricevi le ricevute, non solo la dichiarazione.

Ciò che ottieni: un chatbot RAG/AI personalizzato costruito sui tuoi documenti o sulla tua base di conoscenza, retrieval ibrido (semantico + keyword) con reranking e generazione alimentata da Gemini o Llama. Codice sorgente completo incluso e per Standard/Premium un rapporto di accuratezza eseguito sul tuo contenuto reale.

Ho costruito e valutato rigorosamente una pipeline RAG di produzione (caso di studio nel mio portfolio) e ho implementato funzionalità AI live come assistente alla negoziazione, scoring del rischio in una piattaforma B2B reale. Testo ciò che costruisco; non indovino.

  • Motore IA

    • Gemini
    • Llama
    • Claude

  • Linguaggio di programmazione

    • Python
    • TypeScript
    • React
    • SQL

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Taha Tanvir

AI Engineer, RAG and LLM Integration Specialist

  • DaPakistan
  • Membro daset 2026
  • Tempo di risposta medio1 ora

  • Lingue

    Urdu, Inglese
I build backend systems and AI-powered features REST APIs, RAG/LLM integrations, and full-stack web apps. Recent work includes a production AI chatbot for a healthcare platform and AI-driven features for a marketplace app, using Python, Flask, Docker, FastAPI, and PostgreSQL. I'm also doing graduate-level AI research, so I bring real depth to RAG and LLM work, not just surface familiarity. Clear communication and tested, working code every time.

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Il mio portfolio

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