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Costruirò agenti AI personalizzati usando crewai e fastapi
Vaishnavi
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Vuoi integrare agenti AI personalizzati, pipeline RAG senza hallucination o backend FastAPI pronti per la produzione nella tua app?
Sono specializzato nell'ingegneria di workflow autonomi LLM e gateway di dati API sicuri usando Python, CrewAI, LangChain e ChromaDB.
Cosa posso costruirti:
- Workflow Multi-Agent: pipeline AI multi-ruolo (CrewAI/LangGraph) che automatizzano compiti complessi e cicli di dati.
- Sistemi RAG Zero-Hallucination: basi di conoscenza aziendali sicure usando ChromaDB con rigidi limiti di contesto.
- Gateway FastAPI ad alta velocità: endpoint API asincroni, sicuri e con tipi verificati con Pydantic V2 per validare gli input e connettere gli LLM in modo sicuro.
- Orchestrazione Multi-LLM: integrazione con OpenAI (GPT-4o), Claude e indicizzazione vettoriale locale.
Perché lavorare con me?
- Codice Python pulito, pronto per la produzione, con commenti chiari.
- Focus sulla sicurezza dei dati, limiti di hallucination e efficienza dei token.
- Endpoint OpenAPI (Swagger UI) auto-documentanti per test facili.
Trasformiamo la tua idea di AI in un pipeline scalabile. Scrivimi con i dettagli del progetto prima di ordinare!
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Vaishnavi
AI Engineer specializing in CrewAI, RAG, and FastAPI
- DaIndia
- Membro dagen 2025
- Tempo di risposta medio2 ore
Lingue
Inglese
Hi, I'm an AI & Data Science Engineer specializing in autonomous AI workflows, zero-hallucination RAG pipelines, and high-performance API backends.
My Core Stack:
• Agents & RAG: CrewAI, LangChain, LangGraph, ChromaDB
• APIs & Backend: FastAPI, Pydantic V2
• Machine Learning: Python, PyTorch, NLTK
Whether you need multi-agent orchestration, custom document intelligence, or production-ready API integration for your product, I deliver clean, documented code built for scale.
Message me to discuss your project requirements!
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FAQ
Traduzione automatica.
Di cosa hai bisogno da me per iniziare il mio progetto AI?
Avrò bisogno di una breve panoramica della tua logica di business, dei workflow target e di eventuali API key necessarie (come OpenAI, Anthropic o servizi esterni). Se stiamo costruendo un sistema RAG, condividere file di esempio (PDF, CSV o documenti di testo) ci aiuterà a configurare rapidamente il database vettoriale.
Come garantisci che il sistema RAG non hallucini?
Implemento limiti rigidi di contesto semantico usando ChromaDB e soglie di similarità vettoriale. Se i documenti recuperati non contengono la risposta a una query, il modello è programmato per segnalare 'Informazione non trovata' o passare a un umano invece di inventare una risposta.
Puoi integrare la pipeline AI nel mio backend FastAPI/Python esistente?
Sì! Costruisco endpoint FastAPI asincroni, sicuri e con validazione schema Pydantic. Posso integrare nuovi endpoint AI nel tuo codice esistente o creare un gateway microservizio standalone da zero.
Fornite codice sorgente e documentazione?
Sempre. Tutti i pacchetti includono codice Python commentato e endpoint OpenAPI (Swagger UI) auto-documentanti, così il tuo team può testare, eseguire e mantenere facilmente la pipeline.
