Hi there! I'm a developer working on AI-powered applications, particularly focusing on RAG (Retrieval-Augmented Generation), LangChain, and vector databases. My projects integrate OpenAI's LLMs, Pinecone for vector storage, and LangChain for seamless conversational AI experiences.

• Conversational AI: Building interactive chatbots with memory and contextual awareness.
• RAG-based Systems: Implementing intelligent search & retrieval for dynamic LLM responses.
• Vector Search & Embeddings: Optimizing knowledge retrieval with Pinecone, FAISS, and OpenAI embeddings.
• LangChain Development: Creating modular and extensible AI workflows using LangChain.

• LLMs: OpenAI GPT-4o, GPT-4o-mini
• NLP Tools: LangChain, Pinecone, OpenAI Embeddings
• Backend: Python, FastAPI, Flask
• Databases: Pinecone (vector DB), PostgreSQL, Firebase
• Infrastructure: GCP, AWS, Docker

• 🔍 Conversational AI with RAG & Pinecone – Integrating vector search with LLMs for intelligent chatbot memory.
• 🤖 AI-Powered Assistant – Context-aware, memory-enhanced AI assistant with LangChain.
• 📚 Knowledge Retrieval System – Using embeddings to create a dynamic knowledge base.

I'm constantly improving LLM fine-tuning, prompt engineering, and scalable AI architectures.
Let’s connect and build something amazing together! 🚀

こんにちは！私は RAG（Retrieval-Augmented Generation）やLangChain、ベクトル検索 を活用した AIアプリケーション を開発しているエンジニアです。
主に OpenAIのLLM（GPT-4o）、Pineconeによるベクトルストレージ、LangChainによる会話AI の開発に取り組んでいます。

• 会話AIの構築：記憶とコンテキストを持つチャットボットを開発
• RAGシステムの実装：LLMと検索技術を組み合わせたインテリジェント検索
• ベクトル検索 & Embeddings：Pinecone, FAISS, OpenAI Embeddings を活用したナレッジ検索
• LangChainの活用：拡張性のあるAIワークフローを設計

• LLM: OpenAI GPT-4o, GPT-4o-mini
• NLPツール: LangChain, Pinecone, OpenAI Embeddings
• バックエンド: Python, FastAPI, Flask
• データベース: Pinecone（ベクトルDB）、PostgreSQL、Firebase
• インフラ: GCP, AWS, Docker

• 🔍 Pinecone & RAGによる会話AI – ベクトル検索を活用した記憶を持つAIチャットボット
• 🤖 AIアシスタント – 文脈を理解し、記憶を活かしたインテリジェントAI
• 📚 ナレッジ検索システム – Embeddingsを活用した動的な情報検索

LLMの最適化やプロンプトエンジニアリング、スケーラブルなAIシステムの構築を追求中です！
ぜひコラボレーションしましょう！🚀