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Costruirò un agente AI intelligente con pipeline rag personalizzate
Utkarsh
Informazioni su questo servizio
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Smetti di affidarti a chatbot IA che Hallucinate. Per ottenere vero valore di business dai Large Language Models, devono capire I tuoi dati.
Ingegnerizzo agenti IA custom, di produzione e pipeline di Retrieval-Augmented Generation (RAG) che si integrano in modo sicuro con il tuo knowledge base aziendale proprietario.
In qualità di Principal AI/ML Engineer, mi specializzo nel portare l’IA dagli notebook sperimentali a complesse applicazioni software scalabili. In implementazioni commerciali precedenti, le mie architetture LLM su misura hanno aumentato l’engagement degli utenti del 40%.
Cosa Build:
- RAG context-aware: integrazione sicura dei tuoi PDF, wiki o database usando Vector DBs in modo che l’IA risponda in modo accurato basandosi sui tuoi dati.
- Smart AI Agents: assistenti conversazionali in grado di ragionamento avanzato e flussi di lavoro multi-step usando LangChain e LangGraph.
- Back-end scalabili: strati API robusti costruiti con FastAPI e Redis per gestire carichi massicci (30+ RPS) senza downtime.
- End-to-End MLOps: deploy cloud e containerization con Docker e AWS.
Stack: Python, LangChain, OpenAI, FastAPI, Vector DBs, AWS.
Scrivimi i tuoi obiettivi di progetto e partiamo!
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Utkarsh
Generative AI, RAG, and Edge Computing Expert
- DaIndia
- Membro daapr 2023
- Tempo di risposta medio4 ore
- Ultima consegna1 anno
Lingue
Inglese, Hindi
I'm an AI & ML Engineer and Principal Data Scientist turning models into scalable, revenue-driving systems. I build low-latency GenAI agents, RAG workflows, and FastAPI backends serving 30 RPS and 180 RPM. On the edge, I deploy YOLO and CNNs to Jetson and Raspberry Pi with 96% accuracy and 30% faster inference. My recommendation and prediction models have delivered 8% sales lifts and 22% better forecast accuracy for brands like Mondelez and Wipro. Stack: Python, PyTorch, LangGraph, OpenCV, Docker, AWS. Ready to build? Let's connect.
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FAQ
Traduzione automatica.
Il mio dato proprietario è sicuro? Verrà usato per addestrare modelli pubblici?
Sì, i tuoi dati sono completamente sicuri. Costruisco pipeline RAG usando API di livello aziendale e Vector Databases dedicati. I tuoi documenti sono usati solo per il recupero del contesto e non vengono mai utilizzati per addestrare modelli base come GPT di OpenAI.
In cosa si differenzia da usare solo ChatGPT standard?
Gli LLM standard spesso hallucinano fatti e non conoscono le operazioni interne della tua azienda. Una pipeline RAG personalizzata limita l’IA a pescare risposte solo dai documenti o dai database che fornisci, garantendo risposte molto accurate e fact-checkate.
Quali tipi di dati o documenti può processare l’agente IA?
Posso integrare una vasta gamma di fonti dati, tra cui PDF, file CSV/Excel, database SQL, documenti Word e wiki interni come Notion o Confluence.
Qual è lo stack tecnologico che usi per costruire il backend?
Progetto queste sistemi usando Python, LangChain e LangGraph per i workflow IA. Per l’infrastruttura backend uso FastAPI e Redis per garantire alta capacità di traffico (30+ RPS) con bassa latenza, containerizzati con Docker.
Aiuti con il deployment dell’agente sul cloud?
Sì. Se scegli il pacchetto Premium Enterprise, fornisco una configurazione Docker completamente containerizzata e una configurazione di deploy pronta per ospitare sul provider cloud che preferisci, come AWS, GCP o Azure.
