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Vou construir um banco de vetores personalizado e um motor rag local
Maxim
Sobre este Serviço
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Você está pagando altas taxas mensais por bancos de vetores em nuvem como Pinecone, correndo riscos de privacidade dos dados?
Eu projeto gabinetes de busca por vetores sob medida, ultrarrápidos, e pipelines RAG totalmente isolados para ambientes on-premise.
O que entrego:
Motores de Vetores Integrados: núcleo C99 de alto desempenho integrado com modo WAL do SQLite.
Latência Inferior a Millisegundo: busca de similaridade otimizada com tempos de consulta abaixo de ms, sem overhead pesado de cluster.
100% Soberania de Dados: zero vazamento para a nuvem. Embeddings, documentos e pesos ficam estritamente no seu hardware local.
Recuperação Híbrida: similaridade vetorial combinada com busca textual completa BM25/FTS5 para alto recall e precisão.
Integração Simples: APIs Python limpas e microserviços prontos para produção.
Pilha:
C99, SQLite (modo WAL, extensões vetoriais personalizadas), Python, LLMs Locais (Llama, DeepSeek), Linux.
Seja para auditoria PoC, integração de engine personalizada ou um RAG air-gapped end-to-end, eu gero sistemas projetados para velocidade bruta e segurança dos dados.
Por favor, entre em contato antes de encomendar para discutir o escopo técnico e os requisitos de hardware.
Conheça mais sobre Maxim
Maxim
AI Systems Architect and High Performance SQLite Optimizer
- A partir deUcrânia
- Membro desdefev. de 2026
Idiomas
Russo, Inglês
Systems Architect and AI Engineer specializing in low-latency, air-gapped data pipelines and custom vector search engines.
I help companies eliminate high cloud costs (Pinecone, Qdrant Cloud) and meet strict GDPR/HIPAA standards with high-performance embedded infrastructure.
What I deliver:
- In-process vector engines with SQLite WAL mode
- Sub-millisecond query paths (0.42 ms p50)
- Air-gapped, privacy-first local RAG systems
- Autonomous AI agent architectures with persistent memory
Fast delivery, clean code, zero cloud lock-in. Let us optimize your AI!
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Por que usar SQLite + C em vez de bancos de vetores em nuvem?
Elimina custos recorrentes de SaaS, garante 100% de soberania dos dados com zero vazamento externo e oferece latência de consulta inferior a ms diretamente no hardware local, sem overhead de cluster distribuído.
Este sistema pode operar totalmente offline?
Sim. toda a arquitetura funciona em ambientes 100% air-gapped e soberanos, usando embeddings locais e LLMs locais (como Llama ou DeepSeek) sem conexão com a internet.
O que você precisa de mim para começar?
Seu caso de uso alvo, dimensões de vetores, volume de dados, especificações de hardware e metas de latência. Um conjunto de dados de benchmark ou esquemas de amostra também ajudam.
Qual latência e throughput posso esperar?
Com rotinas C99 otimizadas e SQLite WAL, as latências típicas de busca por similaridade ficam abaixo de 1ms por consulta em hardware padrão de CPU, sem aceleração de GPU.
Você assina NDA, e quem possui a IP?
Sim, eu assino NDAs mútuas antes de revisar código sensível ou dados. 100% do código-fonte desenvolvido e IP pertencem inteiramente a você após a entrega.
