Creerò un chatbot AI personalizzato che risponderà ai tuoi documenti utilizzando rag

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Aadarsh Sharma
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Traduzione automatica.

Realizzerò un chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) pronto per la produzione, che trasforma i tuoi PDF in un sistema di domande e risposte intelligente. Carica i documenti, fai domande, ottieni risposte istantanee con precisione AI.

Cos'è RAG? Combina la conoscenza dei tuoi documenti con modelli AI potenti. Basta scorrere PDF lunghi, ottieni risposte dirette e precise in pochi secondi.

Perfetto per:

  • Ricercatori che analizzano più articoli
  • Studenti che organizzano materiali di studio
  • Aziende che gestiscono documentazione
  • Creatori di contenuti che gestiscono risorse
  • Organizzazioni con grandi archivi di documenti

Il tuo pacchetto include: Applicazione web completa (deployata) UI professionale creata con Streamlit Supporto multi-documento (fino a 5-10 PDF) Citazione delle fonti (mostra quale PDF ha risposto) Cronologia delle conversazioni con consapevolezza del contesto Codice sorgente completo con documentazione Supporto e revisioni 24/7


Tecnologia: Python, LangChain, FAISS, Streamlit, API OpenAI/Groq, Vector Embeddings


Perché scegliermi? Codice di qualità da produzione Consegna rapida (7-21 giorni) Deployato e pronto all'uso completo di documentazione Supporto clienti reattivo Esperienza comprovata con progetti AI.

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Aadarsh Sharma

Data Science Engineer

  • DaIndia
  • Membro daago 2026
  • Tempo di risposta medio1 ora
  • Lingue

    Hindi, Inglese
Hi, I'm Aadarsh Sharma, a Data Science & AI Engineer focused on turning complex data and AI challenges into practical, production-ready solutions. I specialize in Machine Learning, NLP, LLM/RAG applications, AI automation, data pipelines using Python, Scikit-learn, TensorFlow, FastAPI, and Streamlit. 𝐖𝐡𝐚𝐭 𝐬𝐞𝐭𝐬 𝐦𝐞 𝐚𝐩𝐚𝐫𝐭: I don't just build models or write code — I focus on creating solutions that are tested, deployable, scalable, and actually useful in real-world scenarios.I've built and deployed AI applications including a RAG-based sytem & ATS Resume Analyzer.

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