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Costruirò pipeline di dati pronti per AI per applicazioni RAG, LLM e agenti AI
Aiutare le PMI con i dati e l'AI
Benvenuto nel mondo dei Data e dell'AI! 🚀
Aiuto le PMI a passare da dati sparsi a AI pronta per la produzione. Data Engineer certificato Google con oltre 7 anni di esperienza per marchi come Nike, U...
Informazioni su questo servizio
Il tuo LLM è solo tanto intelligente quanto i dati che recupera.
Costruisco pipeline di dati pronte per la produzione che trasformano i tuoi documenti, database e strumenti SaaS in basi di conoscenza pronte per AI per applicazioni RAG, LLM e agenti con la qualità di retrieval che fa la differenza.
COSA OTTIENI:
- Ingestione multi-sorgente (Notion, Confluence, Drive, S3, database, siti web, PDF)
- Chunking intelligente adattato ai tuoi contenuti (non solo divisioni naive)
- Embedding con il modello che preferisci (OpenAI, Cohere, open-source)
- Configurazione di Vector DB (pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma)
- Filtraggio dei metadata + ricerca ibrida per un recupero preciso
- Strumento di valutazione per misurare effettivamente la qualità
- Documenti puliti così il tuo team può gestirli e ampliarli
PERCHÉ ME:
- Google Certified Professional Data Engineer
- Oltre 20 progetti di dati consegnati, incluso lavoro RAG (ShareDat)
- Solido background in data engineering, considero RAG come un problema di dati prima, di LLM secondariamente
A CHI È RIVOLTO:
Fondatori che sviluppano prodotti AI, team che aggiungono RAG agli strumenti interni, e agenzie che distribuiscono funzionalità AI stanchi di prototipi "funziona su 5 documenti" che collassano su larga scala.
Scrivimi prima di ordinare così posso definire le tue fonti, volume e obiettivi di retrieval.
Il mio portfolio
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FAQ
Traduzione automatica.
Con quali database vettoriali lavori?
pgvector (Postgres), Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, Milvus, e opzioni native cloud come BigQuery vector search e Snowflake Cortex. Se non sai quale scegliere, ti consiglierò in base alla scala e al budget.
Da quali fonti di dati puoi fare l’ingestione?
Notion, Confluence, Google Drive, SharePoint, Slack, Intercom, Zendesk, siti web, PDF, database (Postgres/MySQL/Mongo), S3/GCS, e qualsiasi API REST. Se hai una fonte personalizzata, contattami prima.
Costruisci anche il chatbot / frontend?
Il mio core gig è la pipeline di dati e retrieval — la base su cui falliscono la maggior parte dei progetti RAG. Posso aggiungere un semplice prototipo di chat come Gig Extra. Per UI di produzione, posso raccomandare partner o consegnare al tuo team frontend.
Come si differenzia questo dall’usare solo LangChain / LlamaIndex?
Sono framework, non pipeline. La maggior parte dei fallimenti in RAG non riguarda il framework — riguarda chunking, metadata, qualità dei dati e tuning del retrieval. Costruisco l’intera layer di data engineering sottostante affinché quei framework funzionino bene in produzione.
La pipeline manterrà la knowledge base aggiornata con le modifiche alle fonti?
Sì. Le versioni Standard e Premium includono sync incrementale, così i documenti nuovi e aggiornati vengono aggiornati automaticamente secondo un programma. La versione Basic è un caricamento una tantum, adatta a corpora statici.
Puoi aiutare a valutare se il retrieval funziona davvero?
Sì, e questa è la parte che la maggior parte dei progetti salta. Le versioni Standard e Premium includono un eval harness con query di test, metriche di hit-rate e un feedback loop per rendere la qualità misurabile, non basata solo sulle sensazioni.
