Implementerò ricerca vettoriale rag e ricerca semantica AI per il tuo ecommerce

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valhallasoft
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Martin Poli
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implement rag vector search and ai semantic search for your ecommerce
Schermo intero
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Traduzione automatica.

Smetti di perdere vendite a causa di una ricerca scadente.


Se la ricerca del tuo ecommerce non restituisce risultati quando i clienti digitano query naturali invece di SKU esatti, stai lasciando soldi sul tavolo. Implemento sistemi di ricerca RAG e semantica di livello produttivo che comprendono l'intento, non solo le parole chiave.


Risultato reale: attualmente sto guidando la migrazione della ricerca AI per uno dei più grandi rivenditori dell'America Latina (oltre 200 negozi, più di 1 milione di utenti al giorno, oltre 50.000 prodotti), sostituendo l'API di Google Search con un sistema basato su RAG che si prevede farà risparmiare 500.000 dollari all'anno.


Ciò che ottieni:

  • Configurazione del database vettoriale (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector)
  • - Strategia di embedding e scelta del modello
  • - Ricerca ibrida: parole chiave + semantica + riorganizzazione
  • - Deploy in produzione con monitoraggio e fallback
  • - Configurazione A/B testing per dimostrare il miglioramento

Stack: Python (FastAPI), OpenAI / sentence-transformers, AWS, Docker, Kubernetes.


Perché me: oltre 10 anni di esperienza nella creazione di backend di livello enterprise. Senior Platform Engineer con responsabilità di architettura cross-team. Consegno deliverable testati e documentati, così il tuo team può gestire il sistema dopo la consegna.


Scrivimi con il tuo stack, la dimensione del catalogo e cosa non funziona nella tua ricerca attuale. Rispondo entro 1 ora con i prossimi passi concreti.

  • Motore IA

    • GPT
    • Gemini
    • Bert

  • Linguaggio di programmazione

    • Go
    • JavaScript
    • PHP
    • Python
    • TypeScript

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Martin Poli

Senior RAG and AI Search Engineer for Backend at Scale

  • DaUruguay
  • Membro damar 2020

  • Lingue

    Inglese
Senior Platform Engineer with 10+ years building production systems at scale. Currently leading platform infra and AI search for Argentina's largest retail chain (200+ stores, 1M+ users/day), replacing Google Search API with RAG-based semantic search across 50K+ products. What I do best: - RAG, embeddings, OpenAI/Anthropic/Bedrock - Vector DBs: Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector - Backend at scale: Python, Go, Node.js, PHP 8 - AWS EKS, Karpenter, Terraform, multi-account IaC Have a search problem or an LLM pipeline that won't ship? Send me your stack.

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