Ashwin Upadhyay

أحول بيانات الأعمال المعقدة إلى أنظمة ذكاء اصطناعي ذكية جاهزة للإنتاج تحقق عائد استثمار قابل للقياس. بصفتي متخصصا في التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) وهياكل الوكلاء المستقلة، أساعد المؤسسات على أتمتة سير العمل الخبير وتقليل التكاليف التشغيلية بنسبة تصل إلى 40٪.
أنا لا أبني النماذج فقط؛ أنا أقوم بتصميم أنظمة موثوقة:
خطوط أنابيب RAG المتقدمة: تحسنت دقة الاسترجاع من 20٪ إلى 90٪ باستخدام البحث الهجين (BM25 + Vector) وإعادة ترتيب المشفرات المتقاطعة.
أنظمة متعددة الوكلاء: تم تصميم أنظمة تعتمد على LangGraph للتحليل المالي الآلي واكتشاف الاحتيال.
تحسين التكاليف: تقليل تكاليف التخزين المتجهية بنسبة 30-40٪ من خلال إزالة التكرار على مستوى الأجزاء وعزل البيانات الوصفية.

الخدمات الأساسية:
محركات الاسترجاع الحتمية: RAG من الدرجة الإنتاجية مع اتساق بيانات بنسبة 100٪ وكمون أقل من 300 مللي ثانية.
تنسيق نماذج اللغة اللغة: سير عمل مخصص متعدد الوكلاء (LangGraph، LangChain) لمهام التفكير المعقدة.
هندسة الواجهة الخلفية للذكاء الاصطناعي: خدمات FastAPI القابلة للتوسع مع نشر Docker وKubernetes وAWS/OCI.

[الخبرة] مع خلفية قوية في هندسة الواجهة الخلفية للذكاء الاصطناعي وشهادات متعددة في OCI/Databricks، أضمن أن حلولكم ليست مبتكرة فحسب، بل آمنة وقابلة للتوسع وجاهزة للإنتاج منذ اليوم الأول.

هل أنت مستعد لنقل مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك من النموذج الأولي إلى الإنتاج؟ انقر على "رسالة" لمناقشة خارطة الطريق الخاصة بك وكيف يمكننا تحقيق عائد 10 أضعاف على استثمارك في الذكاء الاصطناعي.