Costruirò e ottimizzerò pipeline RAG personalizzate e workflow LLM

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Bohdan K
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build and optimize custom rag pipelines and llm workflows
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La tua pipeline AI è troppo lenta, costosa o genera hallucination quando risponde alle domande dai tuoi documenti interni?


Il mio comprovato track record include l'ottimizzazione di una pipeline OCR-verifica a 7 stadi, riducendo i tempi di elaborazione dei documenti di 6 volte (da 15 minuti a 2,5 minuti per documento) e implementando caching intelligente e deduplicazione.


️ Cosa posso fare per te:

  • Architetture RAG personalizzate: Costruisci sistemi di ricerca vettoriale locali o cloud usando FAISS, ChromaDB e strategie di chunking personalizzate.
  • Stop hallucination LLM: Personalizza prompt engineering e recupero di contesto specifico del dominio per garantire risposte accurate e completamente ancorate.
  • Accelerazione delle pipeline: Implementa caching intelligente e deduplicazione per saltare la rielaborazione di documenti già visti, risparmiando sui costi API.
  • Parsing di documenti & OCR: Estrai testo pulito e strutturato da PDF disordinati, DOCX e immagini scannerizzate.
  • Codice pronto per la produzione: Consegna pipeline Python completamente testate, containerizzate (Docker) pronte per AWS (SageMaker/EC2) o server locali.

Tech Stack: Python, LangChain, FAISS, OpenAI / Claude / LLM locali, Docker, Pandas.

  • Motore IA

    • Claude
    • Gemini
    • DeepSeek
    • Hugging Face
    • Ollama
    • OpenRouter

  • Strumenti e framework

    • LangChain
    • LangGraph
    • LlamaIndex
    • OpenAI Agents SDK
    • n8n

  • Tipo di soluzione IA

    • Agente IA
    • Chatbot IA
    • Sistema rag
    • Flusso di lavoro IA
    • Strumento interno di IA

  • Scopo

    • Assistenza clienti
    • Marketing
    • Ricerca
    • Automazioni del flusso di lavoro
    • Analisi dei dati
    • Servizio clienti
    • E-commerce
    • Sanità

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Bohdan K

AI and ML Engineer

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  • Membro daapr 2024
  • Ultima consegna11 mesi

  • Lingue

    Ucraino, Inglese
I am an AI/ML Engineer with experience building intelligent systems through the implementation of automation and retrieval-based solutions. With a focus on turning unstructured data into reliable outputs, I work on designing LLM-powered pipelines and optimizing classical machine learning models for real-world accuracy. My expertise also extends to computer vision, where I build and tune models for real-time image classification tasks. I am committed to staying at the forefront of AI/ML developments, enabling teams to automate complex workflows and make faster, data-driven decisions.

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