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Costruirò agent RAG in Python usando Microsoft Foundry
Aryan
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno di un agente AI avanzato che interroghi con precisione dati complessi di aziende senza hallucinate o rischi per la privacy?
Creo applicazioni AI personalizzate di livello enterprise e pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) usando Python e Microsoft Foundry (ex Azure AI Studio). Collego la logica AI orientata al codice con un deployment sicuro in azienda.
Ciò che offro:
- Pipeline RAG personalizzate in Python usando LangChain & LlamaIndex
- Ricerca semantica di documenti con Qdrant, Chroma o Azure AI Search
- Chunking avanzato di testo, filtraggio dei metadati e recupero parent-child
- Hosting sicuro e workflow multi-agent all’interno del Microsoft Foundry Portal
- Backend FastAPI o Flask per collegare AI personalizzate a sistemi esterni
- Grounding sicuro dei dati tramite Foundry IQ (SharePoint, Fabric, Blob storage)
Se hai bisogno di analizzare report finanziari complessi, contratti legali o documenti di conformità tecnica, creo sistemi AI scalabili e sicuri su misura per la tua architettura.
Prima di effettuare un ordine, inviami un messaggio con la struttura dei tuoi dati e i requisiti del progetto, così possiamo progettare insieme il blueprint AI ideale!
Scopri di più su Aryan
Aryan
Enterprise AI Engineer, Microsoft Foundry, Copilot Studio, Python RAG
- DaIndia
- Membro danov 2023
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna9 mesi
Lingue
Inglese, Hindi, Tedesco, Spagnolo
Microsoft Certified: AI Agent Builder Associate (AB-620) specializing in enterprise AI automation and intelligent agents. I build secure, production-ready AI solutions using Microsoft Foundry, Copilot Studio, Power Automate, and custom Python RAG pipelines. From AI agents grounded in your business data to end-to-end workflow automation integrated with Microsoft Teams and enterprise APIs, I deliver scalable solutions that reduce manual work and improve efficiency.
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FAQ
Traduzione automatica.
I miei dati sono al sicuro? I documenti aziendali verranno usati per addestrare modelli AI pubblici?
Assolutamente no, i tuoi dati sono completamente sicuri. Creando la pipeline RAG personalizzata in Python all’interno di Microsoft Foundry e nel tuo tenant Microsoft 365 privato, i tuoi dati rimangono strettamente isolati. Nessun modello pubblico viene addestrato sulle tue informazioni aziendali proprietarie, garantendo piena conformità alla privacy dei dati.
Perché scegliere una pipeline RAG in Python personalizzata invece di strumenti AI preconfezionati?
I chatbot standard spesso hallucinate e fanno fatica con layout complessi di file, testo non strutturato o grandi database. Un backend Python personalizzato costruito con LangChain o LlamaIndex permette strategie avanzate di chunking, filtraggio dei metadati e matching semantico, assicurando alta precisione.
Quali database vettoriali supporti per l’archiviazione semantica dei dati?
Lavoro nativamente con database vettoriali ad alte prestazioni ottimizzati per dati aziendali, tra cui Qdrant, Chroma e Azure AI Search. Configuro indicizzazione, schemi di raccolta e strutture di metadati adatte alle esigenze di scala e velocità dei tuoi dati aziendali.
Cosa devo fornire per iniziare il progetto?
Per iniziare, dovrai fornire una panoramica della tua architettura dati attuale (ad esempio, cartelle SharePoint, database locali o Blob storage) e un esempio di file con cui vuoi che l’agente AI interagisca. Se implementiamo su Microsoft Foundry, l’accesso temporaneo all’ambiente o tenant sarà necessario.
Questo agente AI personalizzato in Python può essere integrato di nuovo in Microsoft Teams o Copilot?
Assolutamente sì. La mia specialità principale è collegare AI basata sul codice con workflow aziendali. Deployo la pipeline RAG in Python come API sicura (usando FastAPI), che può essere facilmente collegata direttamente a Microsoft Copilot Studio o attivata automaticamente tramite Power Automate.
