Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw op maat gemaakte vector search, pgvector, qdrant en embedding pipelines
Federico D
Over deze dienst
Automatische vertaling
Wil je je applicatie upgraden met high-performance semantische search, aangepaste vector embeddings en snelle gelijkenis matching?
Ik ben gespecialiseerd in het bouwen van productieklare vector database architecturen, semantische search pipelines en aangepaste gelijkenis algoritmes met Python, FastAPI, Qdrant en PostgreSQL (pgvector).
Wat ik aanbied:
Vector Database Integratie: Setup en afstemming van Qdrant, PostgreSQL (pgvector), Chroma of FAISS.
Embedding Pipelines: Tekst opsplitsen, token optimalisatie, lokale (SentenceTransformers, E5, BGE) of cloud (OpenAI) modellen.
Aangepaste Gelijkenis Algoritmes: Cosine Similarity, Euclidische afstand en Dot Product berekeningen.
Hybride Search: Fusie van traditionele full-text search met dense vector retrieval via Reciprocal Rank Fusion (RRF).
Productie API's: Asynchrone REST endpoints ontwikkeld met Python, FastAPI en Pydantic validatie.
Technische stack:
Python, FastAPI, Qdrant, PostgreSQL (pgvector), SentenceTransformers, Hugging Face, PyTorch, Docker.
Stuur me een bericht voordat je een bestelling plaatst om je dataset en wensen te bespreken!
Maak kennis met Federico D
Federico D
AI Backend Engineer RAG Vector Search
- Afkomstig uitItalië
- Lid sindssep 2026
Talen
Italiaans, Engels, Spaans, Duits
AI Automation & Backend Developer specialized in production-ready RAG architectures, vector search pipelines (Qdrant, pgvector), and high-performance FastAPI backends.
Backed by 4+ years of solid ICT infrastructure and system administration experience, I bridge the gap between heavy AI engineering and reliable, enterprise-grade software execution. My focus is on zero-cloud dependency, low-latency retrieval, and privacy-first local LLM integrations.
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Andere AI-development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Waarom kiezen voor Vector Search in plaats van traditionele keyword matching?
Traditionele search zoekt naar exacte woordmatches. Vector search analyseert de semantische betekenis en vindt relevante context, zelfs wanneer gebruikers synoniemen of andere formuleringen gebruiken.
Kan dit 100% lokaal draaien voor volledige dataprivacy?
Ja. Ik kan lokale embedding modellen (zoals E5 of BGE via SentenceTransformers) en lokale vector stores (Qdrant of pgvector) opzetten, zodat geen data je server verlaat.
Wat is Hybrid Search en waarom is het beter?
Hybride Search combineert dense vector search (semantische betekenis) met sparse keyword search (BM25 of PostgreSQL full-text) via Reciprocal Rank Fusion (RRF) voor maximale precisie.
